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...
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 (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...
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-mean-of-exemplars)规则进行分类, ...
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 1. 背景 本文提出的符合增量学习算法的三条基本属性(as class-incremental): 能学习不同时间到达的新类别数据 能够对所有现有的类别数据,训练出一个有效的多类分类器 对计算存储资源的消耗有一个上限(时空复杂度有上界),或增长得比较慢 目前(2017年前)没...
incremental classifier and representation learning 增量式分类器是一种机器学习算法,它能够在不重新训练整个模型的情况下添加新类别并进行分类。这种算法在许多现实世界的应用中非常有用,例如在社交媒体上自动标记照片、在金融领域中识别新的投资机会等。 增量式分类器的另一个重要方面是表示学习。通过学习如何表示数据,...
{n}\right)\right) \end{aligned} \\5.2 iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning...
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...