論文の概要: Few-Shot Class-Incremental Learning by Sampling Multi-Phase Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.17030v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 13:46:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 14:14:32.116812
• Title: Few-Shot Class-Incremental Learning by Sampling Multi-Phase Tasks
• Title（参考訳）: 多相タスクのサンプリングによるクラスインクリメンタル学習
• Authors: Da-Wei Zhou, Han-Jia Ye, De-Chuan Zhan
• Abstract要約: モデルは新しいクラスを認識し、古いクラスに対する差別性を維持すべきである。 古いクラスを忘れずに新しいクラスを認識するタスクは、FSCIL ( few-shot class-incremental Learning) と呼ばれる。 我々は,LearnIng Multi-phase Incremental Tasks (LIMIT) によるメタラーニングに基づくFSCILの新しいパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.12108527904171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: New classes arise frequently in our ever-changing world, e.g., emerging topics in social media and new types of products in e-commerce. A model should recognize new classes and meanwhile maintain discriminability over old classes. Under severe circumstances, only limited novel instances are available to incrementally update the model. The task of recognizing few-shot new classes without forgetting old classes is called few-shot class-incremental learning (FSCIL). In this work, we propose a new paradigm for FSCIL based on meta-learning by LearnIng Multi-phase Incremental Tasks (LIMIT), which synthesizes fake FSCIL tasks from the base dataset. The data format of fake tasks is consistent with the `real' incremental tasks, and we can build a generalizable feature space for the unseen tasks through meta-learning. Besides, LIMIT also constructs a calibration module based on transformer, which calibrates the old class classifiers and new class prototypes into the same scale and fills in the semantic gap. The calibration module also adaptively contextualizes the instance-specific embedding with a set-to-set function. LIMIT efficiently adapts to new classes and meanwhile resists forgetting over old classes. Experiments on three benchmark datasets (CIFAR100, miniImageNet, and CUB200) and large-scale dataset, i.e., ImageNet ILSVRC2012 validate that LIMIT achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 新しいクラスは、ソーシャルメディアの新興トピックやeコマースの新しいタイプの製品など、絶えず変化する世界において頻繁に発生する。 モデルは新しいクラスを認識し、一方で古いクラスに対する差別性を維持すべきである。 厳しい状況下では、モデルを段階的に更新する新規インスタンスは限られている。 古いクラスを忘れずに新しいクラスを認識するタスクは、FSCIL ( few-shot class-incremental Learning) と呼ばれる。 本研究では,ベースデータセットから偽のFSCILタスクを合成するLearnIng Multi-phase Incremental Tasks (LIMIT)によるメタラーニングに基づくFSCILの新しいパラダイムを提案する。 偽タスクのデータフォーマットは ‘real’ インクリメンタルタスクと一致しており、メタ学習を通じて、目に見えないタスクのための一般化可能な機能空間を構築することができます。 さらに、LIMITはトランスフォーマーに基づいたキャリブレーションモジュールも構築しており、古いクラス分類器と新しいクラスプロトタイプを同じスケールにキャリブレーションし、セマンティックギャップを埋める。 キャリブレーションモジュールはまた、インスタンス固有の埋め込みをset-to-set関数で適応的にコンテキスト化する。 LIMITは、新しいクラスに効率的に適応し、古いクラスを忘れることに抵抗する。 3つのベンチマークデータセット(CIFAR100、miniImageNet、CUB200)と大規模データセット、すなわち ImageNet ILSVRC2012の実験では、LIMITは最先端のパフォーマンスを達成する。

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