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。

本文综述广义类别发现（GCD）研究进展，涵盖动态概念对比学习、层次类别数据集、EM-like高斯混合框架、广义连续类别发现、元学习、联邦GCD、长尾GCD以及引入大语言模型和CLIP多模态文本检索等方法，在细粒度识别等任务上取得最优表现。

该文汇总多项机器学习研究：用大语言模型构建性能预测模型，用于机器翻译和神经架构搜索，显著缩短搜索时间；提出RMLDP算法，结合多模式融合网络与元学习解决市场细分需求预测数据不足问题，已在淘宝应用；提出MemUP训练法，无需整序列反向传播即可学习LSTM长期依赖；发布四个Reddit数据集，用神经变分动态主题模型预测文章流行度；提出MEMO-CL测试时自适应方法应对分布变化；用生成模型弱监督自动标注减轻人工负担；研究弱监督多标签分类中的噪声与过拟合；用多元逻辑回归和循环神经网络个性化推荐学习方案；评估预训练模型对虚假特征的依赖及问答去偏见鲁棒性；提出对比学习框架，结合重加权与损失函数解决长尾和噪声标签问题。

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。