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

提出基于合成数据采样的潜在空间长尾学习方法，提升计算效率。

🎯 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 视觉基础模型 潜在空间 线性分类器 数据增强 不平衡分类

📋 核心要点

  1. 长尾分布数据集导致模型在少数类上表现差，现有微调方法计算资源消耗大。
  2. 利用视觉基础模型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SOTA，并在Places-LT上表现出色，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

不平衡分类数据集给机器学习带来了重大挑战，通常导致模型对代表性不足的类别表现不佳。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，本文提出了一种新颖的框架，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基准上表现出强大的性能，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，导致模型在样本少的类别上表现不佳。现有方法，特别是基于微调大型预训练模型的方法，虽然有效，但计算成本高昂，难以在资源受限的环境中使用。

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，通过采样生成合成数据，扩充少数类别的样本数量。然后，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。这种方法避免了对整个大型模型进行微调，从而显著降低了计算成本。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 利用预训练的视觉基础模型提取图像的特征，将图像映射到潜在空间中。2) 在潜在空间中，对每个类别进行采样，生成合成数据，特别是针对样本数量较少的类别。3) 将真实数据和合成数据混合，作为训练数据。4) 训练一个简单的线性分类器，对混合数据进行分类。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用视觉基础模型的潜在空间生成合成数据，并结合线性分类器进行长尾学习。与直接微调大型模型相比，该方法大大降低了计算复杂度，同时保持了良好的性能。此外，该方法通过在潜在空间中采样，能够生成具有语义一致性的合成数据，从而有效地扩充了少数类别的样本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何在潜在空间中进行采样，以生成高质量的合成数据。具体的采样策略可能包括高斯混合模型或其他生成模型。2) 如何平衡真实数据和合成数据之间的比例，以避免合成数据对模型产生负面影响。3) 线性分类器的选择和训练方式，例如使用交叉熵损失函数和Adam优化器。

📊 实验亮点

该方法在CIFAR-100-LT基准测试中取得了state-of-the-art的结果，表明其在长尾分类任务上的有效性。同时，在Places-LT数据集上也表现出强大的性能，验证了该方法的泛化能力。与现有方法相比，该方法显著降低了计算成本，使得在资源受限的环境中进行长尾学习成为可能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等领域中存在长尾分布的数据集。例如，在医疗诊断中，罕见疾病的病例数据通常较少，可以使用该方法生成合成数据来提高诊断模型的准确性。此外，该方法还可以应用于自动驾驶、智能监控等领域，提高模型对罕见事件的识别能力。该方法具有计算效率高、易于部署等优点，具有广阔的应用前景。

📄 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.