論文の概要: Bookworm continual learning: beyond zero-shot learning and continual learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15176v3
• Date: Thu, 20 Aug 2020 13:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 21:57:26.633440
• Title: Bookworm continual learning: beyond zero-shot learning and continual learning
• Title（参考訳）: ブックワーム連続学習--ゼロショット学習と連続学習を超えて
• Authors: Kai Wang, Luis Herranz, Anjan Dutta, Joost van de Weijer
• Abstract要約: 本稿では,セマンティックモデルを用いて未確認のクラスを推論し,ビジュアルモデルを継続的に更新するフレキシブルな設定を提案する。 また、過去と将来の両方のクラスの特徴が生成されるBCLに対処するための双方向イマジネーション(BImag)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.95405249201296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose bookworm continual learning(BCL), a flexible setting where unseen classes can be inferred via a semantic model, and the visual model can be updated continually. Thus BCL generalizes both continual learning (CL) and zero-shot learning (ZSL). We also propose the bidirectional imagination (BImag) framework to address BCL where features of both past and future classes are generated. We observe that conditioning the feature generator on attributes can actually harm the continual learning ability, and propose two variants (joint class-attribute conditioning and asymmetric generation) to alleviate this problem.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,unseenクラスを意味モデルによって推論し,視覚的モデルを継続的に更新できるフレキシブルな設定であるbookworm continual learning(bcl)を提案する。 したがって、BCLは連続学習(CL)とゼロショット学習(ZSL)の両方を一般化する。 また、過去と将来の両方のクラスの特徴が生成されるBCLに対処するための双方向イマジネーション(BImag)フレームワークを提案する。 本研究では,属性に対する特徴生成器の条件付けが継続学習能力を実際に損なうことを観察し,この問題を緩和するための2つの変種(共役クラス属性条件付けと非対称生成)を提案する。

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