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在机器学习中，长尾分布指的是数据集中某些类别的样本数量远超其他类别的情况。这种不均衡的数据分布带来了诸多挑战，尤其是在类增量学习（Class Incremental Learning, CIL）中，模型容易偏向多数类别，而忽略少数类别的样本。具体来说，长尾分布具有以下几个特点：
为了更好地理解长尾分布对类增量学习的影响，我们可以通过以下表格展示一个典型的数据集样本分布情况：
| 类别 | 样本数量 |
|---|---|
| A | 1000 |
| B | 500 |
| C | 200 |
| D | 50 |
| E |
从零构建食物分类系统：CNN模型设计与实战优化
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