本研究探讨了长尾数据分布问题，分析了监督对比学习、稀有类样本生成器和标签分布感知边际损失等技术的协同作用，发现这些技术的结合能够提高尾类准确率，同时保持主导类性能，实现各类的均衡改进。

Addressing Long-Tailed Distribution Issues through the Synergy and Balance of Different Techniques
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