论文重思长尾数据下监督对比学习的表示几何
原文标题：Rethinking Representation Geometry in Supervised Contrastive Learning under Long-Tailed Data
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论文建立理论框架，分析长尾分布下监督对比学习目标能否在最优处形成正单纯形几何，发现代表性目标因依赖每类样本数而失败。作者提出结构平衡与完全平衡对比目标，可证明在最优处形成正单纯形，并在长尾识别与迁移学习上提升性能。
- 问题
- 长尾分布下监督对比学习的最优表示是否真能形成正单纯形几何。
- 方法
- 建立理论框架分析各目标在最优处是否成单纯形，提出结构平衡与完全平衡对比目标，可证明最优处形成正单纯形。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 长尾识别与迁移学习可直接换用该目标，且理论保证表示更均衡，便于工程上判断何时该改损失函数。
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