論文の概要: Continual Learning From Unlabeled Data Via Deep Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07164v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 23:46:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 14:57:23.702641
• Title: Continual Learning From Unlabeled Data Via Deep Clustering
• Title（参考訳）: 深層クラスタリングによるラベルなしデータからの連続学習
• Authors: Jiangpeng He and Fengqing Zhu
• Abstract要約: 継続的学習は、新しいタスクが到着するたびにモデルをスクラッチから再トレーニングするのではなく、少ない計算とメモリリソースを使って、新しいタスクをインクリメンタルに学習することを目的としている。 クラスタ割り当てから得られた擬似ラベルをモデル更新に用いて,教師なしモードで継続的学習を実現する新たな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）: 7.704949298975352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning, a promising future learning strategy, aims to learn new tasks incrementally using less computation and memory resources instead of retraining the model from scratch whenever new task arrives. However, existing approaches are designed in supervised fashion assuming all data from new tasks have been annotated, which are not practical for many real-life applications. In this work, we introduce a new framework to make continual learning feasible in unsupervised mode by using pseudo label obtained from cluster assignments to update model. We focus on image classification task under class-incremental setting and assume no class label is provided for training in each incremental learning step. For illustration purpose, we apply k-means clustering, knowledge distillation loss and exemplar set as our baseline solution, which achieves competitive results even compared with supervised approaches on both challenging CIFAR-100 and ImageNet (ILSVRC) datasets. We also demonstrate that the performance of our baseline solution can be further improved by incorporating recently developed supervised continual learning techniques, showing great potential for our framework to minimize the gap between supervised and unsupervised continual learning.
• Abstract（参考訳）: 有望な将来の学習戦略である継続学習は、新しいタスクが到着するたびにモデルをスクラッチから再トレーニングするのではなく、少ない計算とメモリリソースを使ってインクリメンタルに新しいタスクを学習することを目的としている。 しかし、既存のアプローチは、新しいタスクからのすべてのデータが注釈付けされていると仮定して、監督された方法で設計されている。 本研究では,クラスタ割り当てから得られた擬似ラベルを用いて,教師なしモードで連続学習を実現するための新しいフレームワークを提案する。 学習段階ごとに学習にクラスラベルが与えられていないことを仮定し,学習段階ごとに画像分類タスクに焦点をあてる。 図示目的では,k-平均クラスタリング,知識蒸留損失,および模範集合をベースラインソリューションとして適用し,挑戦的CIFAR-100とイメージネット(ILSVRC)データセットに対する教師ありアプローチと比較しても,競争力のある結果が得られる。 また,最近開発された教師付き連続学習手法を取り入れることで,ベースラインソリューションの性能をさらに改善できることを実証し,教師付き学習と教師なし連続学習のギャップを最小限に抑えるためのフレームワークの可能性を示した。

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