知识保持

通过损失景观几何重新审视长尾学习

Reframing Long-Tailed Learning via Loss Landscape Geometry

将长尾识别中的尾部性能退化建模为持续学习中的灾难性遗忘，并利用损失景观几何（平坦极小值）来缓解；其分组知识保持与分组锐度感知模块可复用于其他存在类别不平衡或任务序列的视觉任务。