論文の概要: Collaborative Method for Incremental Learning on Classification and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15378v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 06:34:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:03:00.243632
• Title: Collaborative Method for Incremental Learning on Classification and Generation
• Title（参考訳）: 分類・生成におけるインクリメンタルラーニングの協調手法
• Authors: Byungju Kim, Jaeyoung Lee, Kyungsu Kim, Sungjin Kim and Junmo Kim
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いたインクリメンタルなクラス学習のための新しいアルゴリズム,Incrmental Class Learning with Attribute Sharing (ICLAS)を導入する。 そのコンポーネントの1つであるincGANは、トレーニングデータよりも多彩な画像を生成することができる。 データ不足の困難な環境下で、ICLASは段階的に分類と生成ネットワークを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.07222897378187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although well-trained deep neural networks have shown remarkable performance on numerous tasks, they rapidly forget what they have learned as soon as they begin to learn with additional data with the previous data stop being provided. In this paper, we introduce a novel algorithm, Incremental Class Learning with Attribute Sharing (ICLAS), for incremental class learning with deep neural networks. As one of its component, we also introduce a generative model, incGAN, which can generate images with increased variety compared with the training data. Under challenging environment of data deficiency, ICLAS incrementally trains classification and the generation networks. Since ICLAS trains both networks, our algorithm can perform multiple times of incremental class learning. The experiments on MNIST dataset demonstrate the advantages of our algorithm.
• Abstract（参考訳）: 十分に訓練されたディープニューラルネットワークは、多くのタスクで顕著なパフォーマンスを示しているが、前回のデータ停止が提供された追加データで学習を始めると、すぐに何を学んだかを忘れてしまう。 本稿では,ニューラルネットワークを用いたインクリメンタルなクラス学習のための新しいアルゴリズム,Incrmental Class Learning with Attribute Sharing (ICLAS)を提案する。 また,その構成要素の一つとして,トレーニングデータに比較して多彩な画像を生成する生成モデルincGANを導入する。 データ不足の困難な環境下で、ICLASは段階的に分類と生成ネットワークを訓練する。 ICLASは両方のネットワークを訓練するため、アルゴリズムはインクリメンタルなクラス学習を複数回行うことができる。 mnistデータセットを用いた実験により,本アルゴリズムの利点を示す。

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