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...
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...
摘要 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...
[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...
iCaRL（Incremental Classifier and Representation Learning）被视为类增量学习方向的基石，采用创建示例集存储典型旧类样本，结合知识蒸馏提供旧类监督信息。BiC（Bias Correction）通过调整分类器权重解决偏置问题，通过线性偏移纠正新类分布。WA（Weight Adjustment）策略通过平滑新旧类分类器的权值来缓解性能下降...
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)...
topology preserving class-incremental learning 什么是拓扑保持类增量学习(topology preserving class incremental learning)? 拓扑保持类增量学习是一种机器学习方法,旨在解决在现有分类模型中增加新的类别时出现的问题。通常情况下,当我们需要将新的类别添加到已经训练好的模型中时,传统的机器学习模型需要重新进行训练,这...
Class-Incremental Domain Adaptation 类增长域自适应 摘要: 引入了CIDA范例,现存的DA方法能解决domain-shift问题但是不使用在学习目标域中新颖的类别,CI方法在源训练数据缺失的情况下可以学习新的类别,但是不能解决无监督的domain-shift问题,本文就是解决CIDA问题,基于原型网络可以识别shared-class和novel class(one-...
IL2M: Class Incremental Learning With Dual Memory 1.总览 本文还是用于解决类增量学习的,学习过程是普通的微调(区别于用蒸馏损失的方法),区别在于加入了两个记忆: 一个记忆样本(exemplar),用于训练过程微调,容量固定(类越多,每类样本量越小); 一个记忆新类微调后的统计量(statistics),用于预测时修正原始分类输...
Class-Incremental Learning refers to the process of learning in real-world scenarios where data is limited and new learning data is continuously presented. It involves categorizing approaches into different families to balance performance, scalability, efficiency, and complexity in the field of deep lear...