用于长尾视觉识别的带累积学习的双边分支网络 长尾问题：少数类样本数量大，而多数类的样本很小，是一种数据分布不平衡的问题。 传统解决方法：重加权和重采样，这些方法统称为重平衡方法。之所以可以取得较好的精确度，是因为它能显著的促进深度网络的分类器学习，但同时它又会一定程度上损害已学习的深层特征的表征能力。 双边分支网络：提出的新方法。用于兼顾表征学习和分类器学习。 并通过实验证明了该方法的有

BBN：用于长尾视觉识别的累积学习双边分支网络 BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 1. 论文信息 标题BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Vi