論文の概要: Dynamic VAEs with Generative Replay for Continual Zero-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12468v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 10:56:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:34:41.400183
• Title: Dynamic VAEs with Generative Replay for Continual Zero-shot Learning
• Title（参考訳）: ゼロショット連続学習のための生成再生型動的VAE
• Authors: Subhankar Ghosh
• Abstract要約: 本稿では,タスクごとにサイズが拡大する新しいゼロショット学習(DVGR-CZSL)モデルを提案する。 ZSL(Zero-Shot Learning)を用いた逐次学習において,本手法が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual zero-shot learning(CZSL) is a new domain to classify objects sequentially the model has not seen during training. It is more suitable than zero-shot and continual learning approaches in real-case scenarios when data may come continually with only attributes for a few classes and attributes and features for other classes. Continual learning(CL) suffers from catastrophic forgetting, and zero-shot learning(ZSL) models cannot classify objects like state-of-the-art supervised classifiers due to lack of actual data(or features) during training. This paper proposes a novel continual zero-shot learning (DVGR-CZSL) model that grows in size with each task and uses generative replay to update itself with previously learned classes to avoid forgetting. We demonstrate our hybrid model(DVGR-CZSL) outperforms the baselines and is effective on several datasets, i.e., CUB, AWA1, AWA2, and aPY. We show our method is superior in task sequentially learning with ZSL(Zero-Shot Learning). We also discuss our results on the SUN dataset.
• Abstract（参考訳）: 連続ゼロショット学習(Continuous Zero-shot Learning, CZSL)は、トレーニング中にモデルが見ていないオブジェクトを逐次分類する新しいドメインである。 データがいくつかのクラスに対してのみ属性を持ち続ける場合、実際のシナリオではゼロショットや連続的な学習アプローチよりも適しています。 連続学習(CL)は破滅的な忘れ込みに悩まされ、ゼロショット学習(ZSL)モデルは訓練中に実際のデータ(または特徴)が欠如しているため、最先端の教師付き分類器のようなオブジェクトを分類できない。 本稿では,タスクごとにサイズが拡大する新しいゼロショット学習(DVGR-CZSL)モデルを提案する。 当社のハイブリッドモデル(dvgr-czsl)は,ベースラインを上回っており,cub,awa1,awa2,apyなどのデータセットに有効であることを示す。 ZSL(Zero-Shot Learning)を用いた逐次学習において,本手法が優れていることを示す。 また、SUNデータセットに関する結果についても論じる。

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