#正单纯形

论文重思长尾数据下监督对比学习的表示几何

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。