본 논문은 장기 꼬리 반지도 학습 문제를 해결하기 위해 데이터 혼합 기반의 새로운 접근법인 균형 및 엔트로피 기반 혼합(BEM)을 제안한다. BEM은 데이터 양과 클래스 불확실성을 모두 고려하여 학습 과정을 재균형화한다.
