本文提出了一种新的上下文转移增强模块，通过维护上下文库为尾类别生成多样化的训练图像，以提高长尾学习任务的泛化性能。实验证明，该模块优于其他方法。

该研究使用老年痴呆研究队列和记忆门诊的MRI扫描图像，考察深度学习模型在诊所数据集中的泛化能力。研究发现，更广泛的训练图像可以提高模型的泛化能力，未来的深度学习研究需要在多个外部队列上进行评估。