本文探讨了深度学习在长尾分布数据集上的分类问题，并提出了将表示学习和分类器学习分开的方法。通过实验发现，即使使用最简单的平衡采样方法，也可以获得高质量的表示学习结果，并且只调整分类器即可实现强大的长尾识别能力

本文提出了一种学习表示以实现长尾识别的方法。在长尾分布下，训练集中的某些类别的样本数量非常少，因此模型很难对其进行准确分类。为了解决这个问题，本文提出了多种重采样策略、损失加权和边界的正则化等方法来提高模型性能。此外，本文还介绍了如何将表示学习与分类器学习分离，以便更好地理解哪些因素对于长尾识别至关重要。

本文提出的改进方法包括：（1）实例平衡采样、类别平衡采样、平方根采样和渐进平衡采样等多种采样策略；（2）基于交叉熵损失函数的学习表示和分类器联合优化方法；（3）使用最近邻均值分类器和τ-归一化分类器等非参数方法来进行分类器微调；（4）学习可扩展的权重缩放因子以调整决策边界

对于不同的采样策略和学习方式的比较：作者在ImageNet-LT数据集上比较了不同采样策略和学习方式的效果，包括联合训练和分离训练两种方式。结果表明，分离训练的方式比联合训练更有效，其中以重新初始化并重新训练分类器（cRT）和τ-归一化分类器（τ-Norm）效果最好。

对于不同的分类器平衡方法的比较：作者在ImageNet-LT数据集上比较了不同的分类器平衡方法的效果，包括非参数化的最近邻均值法（NCM）、重新训练分类器（cRT）和τ-归一化分类器（τ-Norm）。结果表明，τ-归一化分类器的效果最好，其次是重新训练分类器，而NCM的效果最差。