长尾场景下的数据如何清洗，有哪些方法、措施、注意点？

1. 将一个预训练的模型调整为新的分类任务，然后在新的数据集上进行微调。这种方法可能会帮助减轻长尾分布的问题，预训练的模型在处理各种数据集方面都具有一定的泛化能力。
2. 在长尾数据分布的情况下，传统的损失函数可能偏向于优化大多数类别的预测性能，从而忽略了少数类别的预测性能。为了平衡不同类别的数据，可以使用类别加权损失函数来平衡数据集不同类别的权重，提高少数类别的预测性能。