文章提出了一个名为Cross-Class Feature Augmentation (CCFA)的新框架,旨在类别增量学习中通过特征增强技术来解决样本不足和决策边界崩溃的问题。 类别增量学习中的灾难性遗忘是指深度神经网络在学习新任务时遗忘旧任务的知识。在类别增量学习中,由于训练数据的分布随时间动态变化,模型往往难以保留对旧类别的知识。 文章...
这篇文章的主要研究内容是关于类增量学习(Class-Incremental Learning, CIL)的问题,特别是在预训练模型(Pre-Trained Models, PTMs)的基础上如何有效地学习新类别而不遗忘旧类别。文章提出了一个名为Expandable Subspace Ensemble(EASE)的方法,用于解决在不断学习新类别时导致的旧类别知识被覆盖的问题。 EASE方法的核心...
A: 这篇论文试图解决的问题是在持续学习(Continual Learning)场景下,如何有效地优化步长(step-size)以适应不断变化的数据和任务。在持续学习中,学习者需要在整个生命周期中不断从数据中学习,这涉及到一个关键问题:决定保留哪些知识以及放弃哪些知识。在神经网络中,这可以通过使用步长向量来实现,该向量决定了梯度样本...
进一步研究模型在增量学习过程中的遗忘机制,包括哪些因素导致遗忘以及如何更有效地减少遗忘。 跨领域和跨任务学习: 探索SSIAT方法在不同类型的跨领域和跨任务学习场景中的应用,例如在自然语言处理或其他视觉任务中。 无标签或半监督学习: 将SSIAT方法扩展到无标签或半监督的类增量学习场景中,这在现实世界的数据收集中...
为了解决这些问题，我们提出了持续学习与概率微调（CLAP）。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...
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。
当前,一般认为持续学习 (Continual Learning) 和增量学习(Incremental Learning)、终身学习 (Lifelong Learning) 是等价表述,它们都是在连续的数据流中训练模型,随着时间的推移,更多的数据逐渐可用,同时旧数据可能由于存储限制或隐私保护等原因而逐渐不可用,并且学习任务的类型和数量没有预定义 (例如分类任务中的类别数)...
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。
当前,一般认为持续学习 (Continual Learning) 和增量学习(Incremental Learning)、终身学习 (Lifelong Learning) 是等价表述,它们都是在连续的数据流中训练模型,随着时间的推移,更多的数据逐渐可用,同时旧数据可能由于存储限制或隐私保护等原因而逐渐不可用,并且学习任务的类型和数量没有预定义 (例如分类任务中的类别数)...
增量学习:通常只关注单一任务的逐步学习,可能在处理新数据时不会考虑到历史任务的知识。 灾难性遗忘: 终身学习:需特别关注灾难性遗忘的问题,确保模型在学习新知识时不遗忘旧知识。 增量学习:虽然也会面临遗忘问题,但其主要关注点是如何有效整合新数据以提升当前任务性能。