什么是长尾问题
长尾问题（Long tail problem）是指在一个系统、市场或领域中，少数热门产品、服务、内容等占据大部分市场份额，而大量非热门产品、服务、内容等占据了市场的“长尾”部分，但每个非热门项目的销售量、流量等都比较低。
这种现象通常是由于互联网等技术的发展所带来的，它使得用户可以更方便地访问和购买不同类型的产品或服务，同时也使得供应商可以更容易地推出和销售更多的产品或服务，从而形成了一个巨大的产品或服务市场。但是，由于市场上热门的产品或服务往往会吸引大量的关注和销售，因此会导致其他非热门产品或服务的销售量和关注度较低，这就是长尾问题的本质。
长尾问题对于商业、市场和文化等领域都有很大的影响。在商业领域中，长尾问题使得企业需要更加关注市场的细分和个性化需求，而不仅仅是追求市场份额最大的热门产品；在文化领域中，长尾问题使得更多的非主流文化得以传播和展现。
长尾问题在机器学习中的体现
在机器学习领域，视频识别的长尾问题是指，由于视频数据量庞大、种类繁多，其中包含了大量的罕见类别（也称为稀有类别或长尾类别），这些类别的数据样本很少，训练模型时容易被主流类别所占据的大部分数据所掩盖，从而导致模型对这些罕见类别的识别效果较差，这就是视频识别的长尾问题。
具体来说，长尾问题的表现是指，由于罕见类别的数据样本数量少，模型学习到的特征往往不够充分，导致模型难以对这些类别进行准确的识别和分类。在实际应用中，这可能会导致模型对于少数类别的漏检（即误认为是其他类别）或误检（即将其他类别误认为是该类别）等问题，影响模型的整体性能。
为了解决视频识别的长尾问题，可以采取一系列策略，如对罕见类别进行数据增强、设计更加有效的损失函数、引入类别平衡技术、采用迁移学习等。这些策略可以帮助模型更加有效地学习到罕见类别的特征，从而提高模型对于罕见类别的识别能力。
CVPR 2023
论文作者：Toby Perrett,Saptarshi Sinha,Tilo Burghardt,Majid Mirmehdi,Dima Damen
论文链接：http://arxiv.org/abs/2304.01143v1
1）方向：视频识别的长尾问题研究
2）应用：长尾视频识别
3）背景：现有的视频识别数据集对于长尾属性的评估不足，尤其缺乏少样本类别的数据
4）方法：提出了一种名为Long-Tail Mixed Reconstruction（LMR）的方法来解决长尾视频识别中的过拟合问题。该方法使用从头部类别中的样本加权重构少样本类别的样本，再利用标签混合学习鲁棒的决策边界。
5）结果：LMR方法在EPIC-KITCHENS、SSv2-LT和VideoLT-LT数据集上均取得了最优的平均类别准确率。相关的代码和数据集可以在http://tobyperrett.github.io/lmr上获取。