近几年人工智能在图像识别上拥有了越来越多的应用,但是依然存在很多挑战,长尾分布问题就是目前存在的最流行的挑战之一,长尾分布的数据让模型对头部类别的效果远远好于对尾部类别的效果。目前用于解决长尾分布问题的多专家学习中存在着以下两个问题:第一就是在多专家学习策略中,多个专家之间的部分专家会存在间距很近的情况,导致多个专家学习到的知识总和就更少。第二就是现有的多专家网络中的每个专家所学习的知识是不可控的,就不能对特定的任务和测试数据做出优化。为了解决第一个问题,本文通过实验证明了问题的存在,然后通过分析问题产生的原因,提出了多专家差异化学习方法。通过把距离最近的部分专家的距离拉开,让每个专家学习到的内容的差异更大,从而让多个专家学习到更多的内容。为了解决第二个问题,本文首先通过计算每个专家在头部类别和尾部类别的准确率来证明了问题的存在,然后根据对结果的分析,提出了基于特征补偿多专家学习方法。本文将特征补偿的策略引入到多专家学习网络中,通过设计特征补偿系数让其中部分专家学习到和训练数据集同分布的知识,让另外的专家学习到经过训练数据集均衡后的知识,并且每个专家学习到的数据均衡的程度不同,在特定的测试集上面我们可以通过调整训练时各个专家的权重来达到更好的效果。本文提出的两个方法在相关的开源长尾数据集CIFAR100-LT、ImageNet-LT、INaturalist2018和Places-LT上做了相关的实验,实验结果表示所提出的两个方法是有效的。通过分析实验结果证明多专家差异化学习能让多个专家的间距变得更均匀,从而让多个专家学习到更多的知识,从而让模型具有更好的效果。基于特征补偿的多专家学习能让模型学习到更加可控的知识,能让部分专家学习到和训练集同分布的知识,让部分专家学习到将训练数据分布平衡后的知识,从而能在训练时更有针对性的赋予各个专家不同的权重。