論文の概要: Batch-level Experience Replay with Review for Continual Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05683v1
- Date: Sat, 11 Jul 2020 05:20:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 12:52:01.670633
- Title: Batch-level Experience Replay with Review for Continual Learning
- Title（参考訳）: 継続的学習のためのバッチレベルの体験リプレイ
- Authors: Zheda Mai, Hyunwoo Kim, Jihwan Jeong, Scott Sanner
- Abstract要約: CVPR 2020 CLVision Continual Learning for Computer Vision Challengeは、現在の最先端の継続的学習手法を評価し、前進させることを目的としている。
本稿では,この課題に対して,Batch-level Experience Replay with Reviewというアプローチを提案する。
私たちのチームは79チーム中3つのシナリオで1位を獲得しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.946716610366
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Continual learning is a branch of deep learning that seeks to strike a
balance between learning stability and plasticity. The CVPR 2020 CLVision
Continual Learning for Computer Vision challenge is dedicated to evaluating and
advancing the current state-of-the-art continual learning methods using the
CORe50 dataset with three different continual learning scenarios. This paper
presents our approach, called Batch-level Experience Replay with Review, to
this challenge. Our team achieved the 1'st place in all three scenarios out of
79 participated teams. The codebase of our implementation is publicly available
at https://github.com/RaptorMai/CVPR20_CLVision_challenge
- Abstract（参考訳）: 継続的な学習は、学習の安定性と可塑性のバランスを保とうとする深層学習の一分野である。
CVPR 2020 CLVision Continual Learning for Computer Visionチャレンジは、3つの異なる連続学習シナリオを持つCORe50データセットを使用して、現在の最先端の継続的学習手法を評価し、前進させることを目的としている。
本稿では,この課題に対して,Batch-level Experience Replay with Reviewというアプローチを提案する。
我々のチームは79チーム中3つのシナリオで1位となった。
実装のコードベースはhttps://github.com/RaptorMai/CVPR20_CLVision_challengeで公開されています。
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