論文の概要: HCV: Hierarchy-Consistency Verification for Incremental Implicitly-Refined Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11148v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 13:54:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 17:08:47.549829
• Title: HCV: Hierarchy-Consistency Verification for Incremental Implicitly-Refined Classification
• Title（参考訳）: HCV:過度に精細な分類のための階層性検証
• Authors: Kai Wang, Xialei Liu, Luis Herranz, Joost van de Weijer
• Abstract要約: 人間は生涯にわたって階層的な知識を学び蓄積する。 現在の漸進的な学習手法には、新しい概念を古い概念に関連付けることによって概念階層を構築する能力がない。 本稿では,既存の継続学習手法の強化を目的とした階層一貫性検証(HCV)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.68128465443425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human beings learn and accumulate hierarchical knowledge over their lifetime. This knowledge is associated with previous concepts for consolidation and hierarchical construction. However, current incremental learning methods lack the ability to build a concept hierarchy by associating new concepts to old ones. A more realistic setting tackling this problem is referred to as Incremental Implicitly-Refined Classification (IIRC), which simulates the recognition process from coarse-grained categories to fine-grained categories. To overcome forgetting in this benchmark, we propose Hierarchy-Consistency Verification (HCV) as an enhancement to existing continual learning methods. Our method incrementally discovers the hierarchical relations between classes. We then show how this knowledge can be exploited during both training and inference. Experiments on three setups of varying difficulty demonstrate that our HCV module improves performance of existing continual learning methods under this IIRC setting by a large margin. Code is available in https://github.com/wangkai930418/HCV_IIRC.
• Abstract（参考訳）: 人間は生涯にわたって階層的な知識を学び蓄積する。 この知識は、統合と階層構造に関する以前の概念と関連している。 しかし、現在のインクリメンタル学習手法では、新しい概念を古い概念に関連付けることで、概念階層を構築する能力が欠けている。 この問題に対処するより現実的な設定は、粗粒度カテゴリから細粒度カテゴリへの認識プロセスをシミュレートするIncrmental Implicitly-Refined Classification (IIRC)と呼ばれる。 本ベンチマークでは,既存の継続学習手法の強化を目的とした階層一貫性検証(HCV)を提案する。 本手法はクラス間の階層関係を段階的に発見する。 次に、トレーニングと推論の両方で、この知識をどのように活用できるかを示します。 3種類の難易度実験により,本モジュールは既存の連続学習手法の性能を大きなマージンで改善することを示した。 コードはhttps://github.com/wangkai930418/hcv_iircで入手できる。

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