論文の概要: Rethinking Few-Shot Class-Incremental Learning with Open-Set Hypothesis in Hyperbolic Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09963v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 15:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 13:48:26.011155
• Title: Rethinking Few-Shot Class-Incremental Learning with Open-Set Hypothesis in Hyperbolic Geometry
• Title（参考訳）: 双曲幾何学における開集合仮説を用いた数ショットクラスインクリメンタルラーニングの再考
• Authors: Yawen Cui, Zitong Yu, Wei Peng, and Li Liu
• Abstract要約: FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)は、いくつかのラベル付きサンプルから新しいクラスを段階的に学習することを目的としている。 本稿では,FSCILの構成をオープンセット仮説で再考する。 モデルにクローズセットとオープンセットの両方の認識により良いパフォーマンスを割り当てるために、ハイパーボリック・リシパル・ポイント・ラーニングモジュール(Hyper-RPL)は、ハイパーボリック・ニューラルネットワークを備えたリシパル・ポイント・ラーニング(Reciprocal Point Learning、RPL)上に構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.38183613466714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-Shot Class-Incremental Learning (FSCIL) aims at incrementally learning novel classes from a few labeled samples by avoiding the overfitting and catastrophic forgetting simultaneously. The current protocol of FSCIL is built by mimicking the general class-incremental learning setting, while it is not totally appropriate due to the different data configuration, i.e., novel classes are all in the limited data regime. In this paper, we rethink the configuration of FSCIL with the open-set hypothesis by reserving the possibility in the first session for incoming categories. To assign better performances on both close-set and open-set recognition to the model, Hyperbolic Reciprocal Point Learning module (Hyper-RPL) is built on Reciprocal Point Learning (RPL) with hyperbolic neural networks. Besides, for learning novel categories from limited labeled data, we incorporate a hyperbolic metric learning (Hyper-Metric) module into the distillation-based framework to alleviate the overfitting issue and better handle the trade-off issue between the preservation of old knowledge and the acquisition of new knowledge. The comprehensive assessments of the proposed configuration and modules on three benchmark datasets are executed to validate the effectiveness concerning three evaluation indicators.
• Abstract（参考訳）: few-shot class-incremental learning (fscil) はラベル付きサンプルから新しいクラスを段階的に学習することを目的としている。 fscilの現在のプロトコルは、一般的なクラスインクリメンタルな学習設定を模倣して構築されているが、異なるデータ構成、すなわち新しいクラスはすべて制限されたデータレジームにあるため、完全には適切ではない。 本稿では,FSCILの構成をオープンセット仮説で再考する。 このモデルにクローズセットとオープンセットの両方の認識の性能を割り当てるために、双曲逆点学習モジュール(hyper-rpl)は双曲型ニューラルネットワークと相反点学習(rpl)に基づいて構築される。 さらに,限定ラベルデータから新たなカテゴリを学習するためには,双曲的メトリック学習(hyper-metric)モジュールを蒸留ベースのフレームワークに組み込んでオーバーフィット問題を緩和し,古い知識の保存と新しい知識の獲得の間のトレードオフ問題をよりうまく処理する。 提案した構成と3つのベンチマークデータセット上のモジュールの総合評価を行い、3つの評価指標の有効性を検証する。

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