在持续学习领域,Task incremental、Domain incremental、Class incremental 是三种主要的学习模式,它们分别关注不同类型的任务序列和数据分布变化。 1.1 Task Incremental Learning (Task-incremental) 任务增量学习,也称为任务增量式学习,是指在这种学习模式下,学习器依次面对不同的任务,每个任务有自己独特的类别集合。在推...
[29]Class-Incremental Learning with Strong Pre-trained Models.pdf1. Motivation目前的研究并未考虑新类之间重叠(具有相同类标签)的情况,默认序列间类别不重叠,但这与实际情况不符 初始阶段使用大量类别数据初始化特征提取器,从而获得一个学习到丰富特征的特征提取器本文认为训练得不错的特征提取器就已经能够在新类...
FOSTER:Feature Boosting and Compression for Class-Incremental Learning论文阅读笔记 摘要先前的类增量学习方法要么难以在稳定性-可塑性之间取得较好的平衡,要么会带来较大的计算/存储开销。受gradient boosting的启发,作者提出了一种新型的两阶段学习范式FOSTER,以逐步适应目标模型和先前的集合模型之间的残差,使得该模型...
(即如果没有检测到新类就用上一个增量任务的最好模型Θt−1提取旧模型经验,如果检测到新类意味着新一个增量任务开始,则需要用Θt更新Θlt−1)最后,SG将更新后的局部模型Θlr,t进行聚合,得到下一个轮的全局模型Θr+1,t。 Federated Class-Incremental Learning SFFAI 142 动态联邦学习专题《王礼旭:Federated...
1)Online Class-Incremental Learning 定义了在线类别增量学习问题,其中模型需要从在线数据流中持续学习新类别,每个样本仅出现一次。目标是训练一个神经网络分类器 :Rd→RC参数为 ,使其能够持续地从数据流中学习新类别,同时保留对之前学习类别的知识。采用了单头评估设置,这意味着模型在推理时没有访问任务身份的权限,...
Incremental learning of object detectors Shmelkov等人将LwF应用于目标检测任务。但是,它们的框架只能应用于外部计算提案的对象检测器,例如Fast R-CNN[13]。 实验表明,该方法适用于更高效的single-shot目标检测体系结构,如RetinaNet[30]。 Exploiting external data ...
核心思想 本文提出一种用于解决小样本类别增量学习(few-shot class-incremental learning, FSCIL)的算法(TOPIC)。首先解释一下什么是小样本类别增量学习,模型首先在一个大规模的基础数据集D(1)D^{(1)}D(1)上进行训练,然后会不断增加新的数据集D(t),t>1D^{(t)}, t>1D(t),t>1,且数据... ...
Incremental public Incremental(String name, int retryCount, Duration initialInterval, Duration increment) Initializes a new instance of the Incremental class with the specified name and retry settings. Parameters: name - The retry strategy name. retryCount - The number of retry attempts. initial...
Incremental public Incremental(String name, int retryCount, Duration initialInterval, Duration increment) Initializes a new instance of the Incremental class with the specified name and retry settings. Parameters: name - The retry strategy name. retryCount - The number of retry attempts. initial...
将class incremental learning转化为task incremental learning,每个task相当于为每个标签y学一个类别条件生成模型。 Method 作者使用VAE作为每个类别要学习的生成式分类器,通过重要性采样估计似然p(x|y)p(x|y),使用均匀分布建模p(y)p(y)。 VAE包含一个encoderqϕqϕ,将输入变为隐空间的后验分布qϕ(z|x)...