18、长尾分布下的类增量学习

长尾分布下的类增量学习

1. 长尾分布的特点

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：

• 样本数量极不均衡 ：少数类别的样本数量远少于多数类别，这可能导致模型在训练过程中忽略了这些少数类。
• 模型偏差 ：由于数据不平衡，模型往往倾向于更好地识别多数类，而对少数类的识别能力较差。
• 过拟合风险 ：少数类的样本量较少，容易导致模型在这些类别上过拟合。

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