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: 1.使用特征提取器φ(⋅)对新旧数据的(旧数据只取一部分)...
期刊:Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition 引用量:2892 提出了一种名为iCaRL(增量分类器和表示学习)的学习系统的开发,它可以从数据流中随着时间学习新的概念。论文讨论了现有增量学习方法的局限性,并提出了一种训练策略,可以实现类增量学习,只需要同时存在少量类的训练数...
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,...
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...
The Support Vector Machines (SVM) classifier is a margin-based supervised machine learning method used for categorization and classification tasks. A Linear SVM classifier uses linear Kernels while a non-linear SVM classifier adopts non-linear Kernels. The Linear SVM classifier is considered an ...
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 four classifiers are used as a base classifier and for the updating of weight distribution randomly for efficient knowledge transformation and dynamically consult vote strategy is used for detection of new concept class. Simulation results over student's data are used to validate the ...
In other words, the classification error is the proportion of observations misclassified by the classifier. Binary Loss Thebinary lossis a function of the class and classification score that determines how well a binary learner classifies an observation into the class. Thedecoding schemeof an ECOC ...
iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning 关于continue learning的综述可见 马东什么:A Comprehensive Survey of Continual Learning: Theory, Method and Application98 赞同 · 10 评论文章 iCaRL 要解决的主要问题是 动态增加的class,即incremental class的问题,不过原文的一些思路是可以借鉴推广到一般性...