训练模型时，你是否也遭遇过这样的时刻：
好不容易找到了自己想要的数据集，结果点进去一看，大部分样本都是一类物体。
用上面这个数据集训练的动物检测模型，可能只能识别「猫」。
这类数据不均衡的问题，在机器学习中被称为长尾问题。
这个问题导致，数据集中样本数量少的物体，泛化效果会非常差。
然而事实上，在一个数据集中，几乎总有常见和不常见的类别，其中不常见的类别，又往往成为需要被识别的目标。
例如，自动驾驶感知模型中，就要求AI能提前预测可能违规的情形，并及时阻止。
那么，这些不均衡的数据集，就真的不能用了吗？
一些已有的解决办法
事实上，此前为了解决不均衡数据集，研究者们已经尝试过多种方法。
仅仅是主流算法，就分为七种：
重采样：分为对少样本的过采样、及多样本的欠采样，但这2种方法，都有欠缺的地方。其中，过采样容易发生少样本过拟合，无法学习更鲁棒、易泛化的特征，在不平衡数据上表现较差；欠采样会造成多样本严重信息损失，导致发生欠拟合。
数据合成：生成和少样本相似的新数据。以SMOTE方法为例，对于任意选取的少类样本，它用K近邻选取相似样本，并通过对样本线性插值得到新样本。这里与Mixup方法相似，因此，也有非均衡的Mixup版本出现。
重加权：为不同类别（甚至不同样本）分配不同的权重。其中，权重可以自适应。这一方法诞生出很多变种，如对类别数目的倒数进行加权、对有效样本数加权、对样本数优化分类间距的损失加权等等。
迁移学习：对多类和少类样本分别建模，将学到的多类样本信息/表示/知识迁移给少类别使用。
度量学习：希望能学到更好的嵌入，以对少类附近的边界/边缘更好地建模。
元学习/域自适应：分别对头、尾部数据进行不同处理，自适应地学习如何重加权，或是规划成域自适应问题。
解耦特征和分类器：研究发现，将特征学习和分类器学习解耦、将不平衡学习分为两个阶段，并在特征学习阶段正常采样、在分类器学习阶段平衡采样，可以带来更好的长尾学习效果。这是目前最优的长尾分类算法。
但这些，在样本极端失衡的情况下也没法用，如果真的只有几个样本，模型的性能差异就无法避免。
关键在于，究竟该怎么理解这里面的不均衡？
不均衡标签的内在价值
那些本身就不平衡的数据标签，会不会具有什么价值？
研究发现，这些不平衡的数据标签，就像是一把双刃剑。
一方面，这些标签提供了非常珍贵的监督信息。
在特定任务上，有监督学习通常比无监督学习的准确性更高，即使不平衡，标签也都具有正面价值。
但另一方面，标签的不平衡，会导致模型在训练过程中，被强加标签偏见，从而在决策区域被主类别极大地影响。
研究者们认为，即使是不平衡标签，它的价值也可以被充分利用，并极大地提高模型分类的准确性。
如果能先抛弃标签信息，通过自监督预训练，让模型学习到好的起始表示形式，是否就能有效地提高分类准确性？
从半监督，到自监督预训练
作者们先对半监督下的不均衡学习进行了实验。
实验证明，利用无标记数据的半监督学习，能显著提高分类结果。
从图中可以看出，未标记数据，有助于建模更清晰的类边界，促成更好的类间分离。
这是因为，尾类样本所处区域数据密度低，在学习过程中，模型不能很好地对低密度区域进行建模，导致泛化性差。
而无标记数据，能有效提高低密度区域样本量，使得模型能对边界进行更好的建模。
然而，在一些很难利用半监督学习的极端情况下，仍然需要自监督学习出场。
这是因为，一旦自监督产生良好初始化，网络就可以从预训练任务中受益，学习到更通用的表示形式。
而实验同样证明了这一点。
正常预训练的决策边界，很大程度上会被头类样本改变，导致尾类样本大量泄漏，无法很好地泛化。
而采用自监督预训练的话，学习到的样本保持清晰的分离效果，且能减少尾类样本泄漏。
也就是说，为了利用自监督克服标签偏见，在长尾学习的第一阶段，需要先放弃标签信息，进行自监督预训练。
此阶段后，可以使用任何标准训练方法，训练得到最终模型。
这样，就能更好地解决长尾问题。
