2. **提出协作持续学习(Collaborative Continual Learning, CCL)**:文章提出了一种基于协作学习的策略,通过两个对等的持续学习者同时从数据流中学习,并以相互教学的方式提高模型的可塑性。 3. **引入蒸馏链(Distillation Chain, DC)**:为了进一步提升模型训练,文章提出了一种新的策略DC,这是一种基于熵正则化的优...
研究者们提出了两种持续学习设置:行为增量学习(Behavior Incremental Learning, Behavior-IL)和环境增量学习(Environment Incremental Learning, Environment-IL)。这些设置旨在模拟机器人代理在实际环境中不断探索和学习新行为和新环境的场景。 主要贡献和研究内容如下: 1. **提出新的学习设置**: - **Behavior-IL**:...
Few-Shot Class-Incremental Learning (FSCIL) 是一种学习任务,旨在让模型在有限的新类别样本下持续识别新类别,同时不遗忘已学习的类别。 尽管现有的FSCIL方法在整体准确率上表现良好,但在增量类别(新学习类别)的准确率上存在显著的不平衡问题。 研究贡献: 论文系统分析了FSCIL中普遍存在的分类准确率不平衡现象,并...
持续学习(Continual Learning):研究如何在不断变化的环境中保持和更新知识,同时避免灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)。 步长优化(Step-size Optimization):研究如何调整学习率(learning rate)或步长(step-size)以提高学习效率和性能。 随机元梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD):研究如何通过随机抽样和梯度估计来...
持续学习在各类任务中逐渐成为重要挑战，尤其在口语理解中，其目标是有效处理新概念的涌现与环境的演变。评价持续学习算法通常关注模型的稳定性、可塑性和泛化能力，这些是标准评估的核心。然而，目前的评估指标往往仅聚焦于其中一两个方面，忽视了整体性能，且未能充分区分模型在可塑性与稳定/泛化之间的权衡。
CLAP通过视觉引导文本特征的任务特定模块的概率建模，提供了更可靠的持续学习微调。它进一步通过利用CLIP的丰富预训练知识来初始化和正则化任务特定模块的权重，减轻了遗忘。与各种现有的提示方法合作，CLAP可以超越主要的确定性微调方法，为CLIP提供持续学习。最后，我们研究了CLAP在CL设置中用于新颖数据检测和...
通过这两项研究，我们能更直观地理解在线连续学习和增量学习领域的进步，特别是通过知识蒸馏和自动阈值选择等技术，使得神经网络在处理动态开放世界中的任务时能更有效地检测到新类别，提高了模型的适应性和准确性。这些发现为在线和持续学习的实践提供了关键的理论支持和实用技术，推动了该领域的进一步发展。
这篇文章的主要研究内容是关于类增量学习(Class-incremental learning, CIL)的一个新的方法,称为基于预测误差的分类(Prediction Error-based Classification, PEC)。CIL是持续学习(continual learning)的一个特别具有挑战性的变体,目标是逐步学习区分所有以增量方式呈现的类别。现有的方法往往会因为在学习过程中忘记先前类别...
1. **LingoCL方法**:提出了LingoCL,这是一种基于语言引导监督的持续学习新范式。该方法使用PLMs为每个类别生成语义目标,这些目标在训练过程中被冻结,以指导编码器的学习。 2. **语义目标生成**:利用PLMs为每个类别生成语义目标,这些目标考虑了所有类别之间的语义关联,有助于在不同任务之间进行有效的知识转移。
持续学习(Continual Learning,CL)是指在没有先前训练数据的情况下,以连续的方式训练机器学习模型,以学习新信息,同时保留先前学习的任务。尽管人们对持续学习兴趣浓厚,但最近计算机视觉领域的大多数持续学习方法都只关注卷积架构。然而,随着视觉转换器最近的成功,有必要探索其在 CL 方面的潜力。虽然最近有一些针对视觉变换...