Efficient Long-Tail Learning in Latent Space by sampling Synthetic Data

📄 arXiv: 2509.15859v1 📥 PDF

作者: Nakul Sharma

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-09-19

备注: Accepted to Curated Data for Efficient Learning Workshop at ICCV 2025

💡 一句话要点

提出基于潜在空间合成数据采样的高效长尾学习方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长尾学习 合成数据 潜在空间 视觉基础模型 线性分类器

📋 核心要点

  1. 长尾分布数据集导致模型在少数类别上表现差，现有微调方法计算成本高昂，且性能提升有限。
  2. 利用视觉基础模型富含语义信息的潜在空间，生成合成数据，并结合真实数据训练线性分类器。
  3. 在CIFAR-100-LT上达到新的SOTA，并在Places-LT上表现出色，验证了方法的有效性和适应性。

📝 摘要（中文）

不平衡分类数据集在机器学习中带来了重大挑战，通常导致有偏模型，在代表性不足的类别上表现不佳。随着基础模型的兴起，最近的研究集中于对这些模型进行完整、部分和参数高效的微调，以处理长尾分类。尽管这些工作在基准数据集上表现出色，但它们仍然未能缩小与使用平衡数据集训练的网络之间的差距，并且即使对于相对较小的数据集，仍然需要大量的计算资源。为了强调计算效率和简单性的重要性，在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用视觉基础模型丰富的语义潜在空间来生成合成数据，并使用真实数据和合成数据的混合来训练一个简单的线性分类器，用于长尾分类。计算效率的提高来自于可训练参数的数量减少到线性模型中的参数数量。我们的方法为 CIFAR-100-LT 基准设定了新的最先进水平，并在 Places-LT 基准上展示了强大的性能，突出了我们简单有效方法的有效性和适应性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长尾分类问题，即数据集中不同类别的样本数量极不平衡，导致模型在少数类别上表现不佳。现有方法，如对预训练模型进行微调，虽然有效，但计算成本高昂，且在长尾数据集上的性能提升仍然有限。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉基础模型（Vision Foundation Models）的潜在空间生成合成数据，以此来平衡数据集，并使用真实数据和合成数据的混合数据来训练一个简单的线性分类器。这样既能利用预训练模型的知识，又能降低计算成本。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 利用预训练的视觉基础模型提取图像的特征向量，将图像映射到潜在空间；2) 在潜在空间中，针对样本数量较少的类别，通过采样生成合成数据，增加这些类别的样本数量；3) 将真实数据和合成数据混合，训练一个简单的线性分类器；4) 使用训练好的线性分类器进行分类预测。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用视觉基础模型的潜在空间生成合成数据，从而避免了直接在图像空间生成合成数据可能带来的质量问题。同时，使用线性分类器大大降低了计算成本，提高了训练效率。

关键设计：关键设计包括：1) 如何选择合适的视觉基础模型，以保证潜在空间的语义信息丰富；2) 如何在潜在空间中进行有效的采样，以生成高质量的合成数据；3) 如何平衡真实数据和合成数据之间的比例，以避免模型过度拟合合成数据。

📊 实验亮点

该方法在CIFAR-100-LT基准测试中取得了新的state-of-the-art结果，并且在Places-LT基准测试中也表现出强大的性能。与现有方法相比，该方法在保持甚至提升性能的同时，显著降低了计算成本，验证了其高效性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种存在长尾分布的分类任务，例如图像识别、目标检测、自然语言处理等。特别是在医疗诊断、金融风控等领域，由于罕见病例或欺诈交易的样本数量较少，该方法可以有效提升模型在这些少数类别上的性能，具有重要的实际应用价值和潜在的社会效益。

📄 摘要（原文）

Imbalanced classification datasets pose significant challenges in machine learning, often leading to biased models that perform poorly on underrepresented classes. With the rise of foundation models, recent research has focused on the full, partial, and parameter-efficient fine-tuning of these models to deal with long-tail classification. Despite the impressive performance of these works on the benchmark datasets, they still fail to close the gap with the networks trained using the balanced datasets and still require substantial computational resources, even for relatively smaller datasets. Underscoring the importance of computational efficiency and simplicity, in this work we propose a novel framework that leverages the rich semantic latent space of Vision Foundation Models to generate synthetic data and train a simple linear classifier using a mixture of real and synthetic data for long-tail classification. The computational efficiency gain arises from the number of trainable parameters that are reduced to just the number of parameters in the linear model. Our method sets a new state-of-the-art for the CIFAR-100-LT benchmark and demonstrates strong performance on the Places-LT benchmark, highlighting the effectiveness and adaptability of our simple and effective approach.