TPL方法的核心思想是利用CIL(Class Incremental Learning)中的额外信息,如重放数据和已学习的任务信息,来设计一个更优化的任务ID预测方法。该方法通过以下几个关键技术实现: 似然比估计:TPL通过比较一个测试样本属于当前任务的概率与属于其他任务的概率来预测任务ID。这个比较是通过计算似然比来实现的,即将样本属于当前...
为了解决这些挑战,论文提出了一种新的ER方法,即Adversarial Shapley Value Experience Replay (ASER),它使用Shapley值来评估记忆样本的贡献,并在记忆检索和更新中采用对抗性策略。 3.Efficient Computation of Shapley Value via KNN Classifier 此章节主要介绍了如何高效地计算K最近邻分类器中每个数据点的Shapley值。 KNN...
2.2 Ensemble Learning 2.2.1General ensemble Self-paced Ensemble (ICDE 2020, 20+ citations) [Paper][Code][Slides][Zhihu/知乎][PyPI] NOTE:versatile solution with outstanding performance and computational efficiency. MESA: Boost Ensemble Imbalanced Learning with MEta-SAmpler (NeurIPS 2020) [Paper][Cod...
Honours研究方向：Machine Learning 本科专业：Accounting; Quantitative Business Analysis 高中：文科 非常难...
Class-incremental learning(CIL)已经在从少量类别(基础类别)开始的情况下得到了广泛的研究。相反,我们探讨了一个在现实世界中鲜有研究的CIL设置,该设置从已经在大量基础类别上进行了预训练的强大模型开始。我们假设一个强大的基础模型可以为新颖的类别提供良好的表示,并且可以通过小的调整来进行增量学习。我们提出了一个...
本文高级的思想是学习可转移的和多样化的表示,以更好的在特征空间中架起新旧类之间的桥梁。因此Class Augmentation主要为了解决以下两个问题 (1) Which part of feature representations tends to be forgotten in incremental learning? (2) How to facilitate the representation learning for incremental learning?
Few-Shot Class-Incremental Learning读书笔记 xuuuu 9 人赞同了该文章小样本类增量学习要解决两个问题:灾难性遗忘和过拟合问题。 Few-Shot Class-Incremental Learning(FSCIL)需要CNN模块从非常少的标签样本增量地学习新的类别,同时不忘记之前的任务.为了解决这个问题,本文使用NG(neural gas) network来表示知识, NG...
【Review】CVPR 2022: Federated Class Incremental Learning (联邦类别增量学习) Overview: 联邦学习的主要思想是去中心化,将模型下放到本地,在本地进行模型训练,而不需要将用户数据上传到中心服务器,从而保护隐私。然而,大多数现有方法假设整个联邦学习框架的数据类别随着时间的推移是固定不变的。实际情况中,已经参与...
S-LORA: SCALABLE LOW-RANK ADAPTATION FOR CLASS INCREMENTAL LEARNING 链接:https://arxiv.org/pdf/2501.13198 发表:ICLR 2025 研究问题:连续学习(CL, Continual Learning)是在sequential tasks,具有non-stationary data distribution上进行模型的训练。常见的问题可能有catastrophic forgetting,就是在训练新任务的时候,在...
Class-Incremental Learning: 类增量学习,旨在与所有人共同预测在不知道标签的情况下遇到的类。 Few-Shot Learning:少样本学习,使用基础数据集进行训练,然后用少量样本预测未知的目标类别。 Data-Free Distillation:Data-Free Distillation 是指在没有教师的训练数据的情况下,从教师模型蒸馏到学生模型的情况。一个典型的...