iCaRL在训练新数据时仍然需要使用到旧数据,而LWF完全不用。所以这也就是为什么LWF表现没有iCaRL好的原因,因为随着新数据的不断加入,LWF逐渐忘记了之前的数据特征。 iCaRL提取特征的部分是固定的,只需要修改最后分类器的权重矩阵。而LWF是训练整个网络(下图给出了LWF和fine-tuning以及feature extraction的示意图)。 选取...
iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning (CVPR 2017)是最经典的基于回放的增量学习模型,iCaRL的思想实际上和LwF比较相似,它同样引入了蒸馏损失来更新模型参数,但又放松了完全不能使用旧数据的限制,下面是iCaRL设计的损失函数: \begin{align*} \ell(\Theta)=-\sum_{\left(x_{i}, y_{i}\righ...
作者就增量学习系统的开发问题,提出了一种新的策略:iCaRL(增量分类器和表示学习)。 它是一种实用的同时学习分类器的策略和在类增量设置中的特征表示,允许以一种class-incremental(分类增量)的方式进行学习:只有少量类的培训数据必须同时出现,并且可以逐步添加新类。 iCaRL的3个组成部分: i)根据最接近样本均值(nearest...
iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning (CVPR 2017)[12]是最经典的基于回放的增量学习模型,iCaRL的思想实际上和LwF比较相似,它同样引入了蒸馏损失来更新模型参数,但又放松了完全不能使用旧数据的限制,下面是iCaRL设计的损失函数: LwF在训练新数据时完全没用到旧数据,而iCaRL在训练新数据时为每个旧...
有条件的可以去油管听听原作者对这篇论文的讲座:Christoph Lampert: iCaRL- incremental Classifier and Representation Learning 简要概括 本文提出的方法只需使用一部分旧数据而非全部旧数据就能同时训练得到分类器和数据特征从而实现增量学习。 大致流程如下:
iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning (CVPR 2017)[12]是最经典的基于回放的增量学习模型,iCaRL的思想实际上和LwF比较相似,它同样引入了蒸馏损失来更新模型参数,但又放松了完全不能使用旧数据的限制,下面是iCaRL设计的损失函数: LwF在训练新数据时...
摘要:人工智能一个主要开放问题是增量学习系统的开发,随着时间的推移,从数据流中学习越来越多的概念。这里引入一种新的策略iCaRL,以类增量的方式进行学习:开始只有少量的类,逐步添加新的类。iCaRL同时学习强分类器和数据表示。过去的工作受限于固定数据的表示,因此与深度学习架构不兼容。
iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning (CVPR 2017)[12]是最经典的基于回放的增量学习模型,iCaRL的思想实际上和LwF比较相似,它同样引入了蒸馏损失来更新模型参数,但又放松了完全不能使用旧数据的限制,下面是iCaRL设计的损失函数: LwF在训练新数据时完全没用到旧数据,而iCaRL在训练新数据时为每个旧...
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...
In this paper, we introduce an ensemble method of incremental classifier to alleviate this problem, which is based on the cosine distance between the output feature and the pre-defined center, and can let each task to be preserved in different networks. During training, we make use of PEDCC-...