論文の概要: Class-Incremental Learning with Generative Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10093v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 16:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:56:39.057306
• Title: Class-Incremental Learning with Generative Classifiers
• Title（参考訳）: 生成型分類器を用いたクラス増分学習
• Authors: Gido M. van de Ven, Zhe Li, Andreas S. Tolias
• Abstract要約: 本稿では,クラス増分学習のための新しい戦略を提案する。 本提案は,p(x|y)p(y) として分解された合同分布 p(x,y) を学習し,ベイズ則を用いた分類を行うことである。 ここでは,各学習クラスに対して,変分オートエンコーダをトレーニングすることで,この戦略を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.570917734205559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incrementally training deep neural networks to recognize new classes is a challenging problem. Most existing class-incremental learning methods store data or use generative replay, both of which have drawbacks, while 'rehearsal-free' alternatives such as parameter regularization or bias-correction methods do not consistently achieve high performance. Here, we put forward a new strategy for class-incremental learning: generative classification. Rather than directly learning the conditional distribution p(y|x), our proposal is to learn the joint distribution p(x,y), factorized as p(x|y)p(y), and to perform classification using Bayes' rule. As a proof-of-principle, here we implement this strategy by training a variational autoencoder for each class to be learned and by using importance sampling to estimate the likelihoods p(x|y). This simple approach performs very well on a diverse set of continual learning benchmarks, outperforming generative replay and other existing baselines that do not store data.
• Abstract（参考訳）: 新しいクラスを認識するためにディープニューラルネットワークを漸進的に訓練することは難しい問題だ。 既存のクラスインクリメンタル学習法はデータを保存するか,あるいは生成リプレイを使用するが,パラメータの正規化やバイアス修正といった'リハーサルフリー'な代替手段は,一貫してハイパフォーマンスを実現していない。 ここでは、クラス増分学習の新しい戦略として、生成的分類を提案する。 条件分布 p(y|x) を直接学習するのではなく、p(x|y)p(y) として分解された合同分布 p(x,y) を学習し、ベイズ則を用いた分類を行う。 原則の証明として,学習すべきクラスごとに変分オートエンコーダを訓練し,p(x|y)の確率を推定するために重要サンプリングを用いることにより,この戦略を実践する。 このシンプルなアプローチは、さまざまな連続学習ベンチマークで非常にうまく動作し、生成リプレイや他のデータを保存していない既存のベースラインよりも優れています。

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