Task Incremental:训练数据和测试数据都有专家标注的task-ID。这是增量学习最简单的情况,因为完全可以根据task-ID训练不同的模型,在推断时也可以将数据输入给对应的模型。 Class Incremental:没有task-ID,输入数据的分布改变,新任务输出的类标不同。此时在训练任务上仍可以通过数据类标的不同(label)区分不同的任务,...
Class-Incremental Learning (CIL) 首先学taskA,再学taskB,以此类推. 预测时taskID-unknown. 实验举例: 1. 同一个dataset、无domain shift(最常report) 如CIFAR-100、 ImageNet、ImageNet-Subset,可以平均分task(e.g. CIFAR-100:10*10),也可以不平均(e.g. CIFAR-100:50*1+10*5) 2. 同一个dataset、...
1 概念 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。
1 概念 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。
以一个图像分类模型为例,我们希望模型具有增量学习新的图像和新的类别的能力,但前者更多地与迁移学习有关,因此任务增量学习(Task-incremental Learning)和难度更高一点的类增量学习(Class-incremental Learning)是深度学习社区当前主要考虑的增量学习范式。 「本文主要讨论近几年关注度最高的类增量学习范式」,更广泛更...
以一个图像分类模型为例,我们希望模型具有增量学习新的图像和新的类别的能力,但前者更多地与迁移学习有关,因此任务增量学习(Task-incremental Learning)和难度更高一点的类增量学习(Class-incremental Learning)是深度学习社区当前主要考虑的增量学习范式。 「本文主要讨论近几年关注度最高的类增量学习范式」,更广泛更...
以一个图像分类模型为例,我们希望模型具有增量学习新的图像和新的类别的能力,但前者更多地与迁移学习有关,因此任务增量学习(Task-incremental Learning)和难度更高一点的类增量学习(Class-incremental Learning)是深度学习社区当前主要考虑的增量学习范式。 「本文主要讨论近几年关注度最高的类增量学习范式」,更广泛更...
翻译论文:Incremental Learning Through Deep Adaptation 代码:https://github.com/rosenfeldamir/incremental_learning 该方法取得2017 cvpr Visual Decathlon Challenge 竞赛冠军 注:翻译中可能存在用词不准的情况,如有发现,欢迎留言 ##摘要: \quad鉴于现有的训练过的神经网络,通常需要学习新的能力而不妨碍已经学过的人...
场景一：Task-IL 任务增量学习，是最简单的Continual Learning的场景。在这种场景下，无论是训练阶段还是...
Incremental Task learning (ITL) is a category of continual learning that seeks to train a single network for multiple tasks (one after another), where training data for each task is only available during the training of that task. Neural networks tend to forget older tasks when they are ...