本文总结了深度长尾学习的最新进展，探讨了类别再平衡、信息增强和模块改进等方法，并提出了相对准确度评估指标。研究介绍了长尾学习基准HeroLT，提出了梯度平衡聚类策略，探讨了弱监督学习和隐私保护联邦学习中的长尾数据问题，展示了多种方法在长尾识别中的优越性能。

通过使用RCL方法解决长尾学习问题，提供了对BCL框架的丰富嵌入和更高准确度。RCL作为独立损失函数，实现了与最先进方法相当的准确度水平。

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。