論文の概要: A Memory Transformer Network for Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04485v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 08:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 15:33:00.652631
• Title: A Memory Transformer Network for Incremental Learning
• Title（参考訳）: インクリメンタルラーニングのためのメモリトランスネットワーク
• Authors: Ahmet Iscen, Thomas Bird, Mathilde Caron, Alireza Fathi, Cordelia Schmid
• Abstract要約: 本研究では,モデルが学習する時間とともに,新しいデータクラスが観察される学習環境であるクラスインクリメンタルラーニングについて検討する。 素直な問題定式化にもかかわらず、クラス増分学習への分類モデルの素直な適用は、これまで見られたクラスの「破滅的な忘れ込み」をもたらす。 これは、過去のデータのサブセットをメモリバンクに保存し、将来のタスクをトレーニングする際の忘れの防止にそれを活用することで、破滅的な忘れの問題を克服するものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.0410375349852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study class-incremental learning, a training setup in which new classes of data are observed over time for the model to learn from. Despite the straightforward problem formulation, the naive application of classification models to class-incremental learning results in the "catastrophic forgetting" of previously seen classes. One of the most successful existing methods has been the use of a memory of exemplars, which overcomes the issue of catastrophic forgetting by saving a subset of past data into a memory bank and utilizing it to prevent forgetting when training future tasks. In our paper, we propose to enhance the utilization of this memory bank: we not only use it as a source of additional training data like existing works but also integrate it in the prediction process explicitly.Our method, the Memory Transformer Network (MTN), learns how to combine and aggregate the information from the nearest neighbors in the memory with a transformer to make more accurate predictions. We conduct extensive experiments and ablations to evaluate our approach. We show that MTN achieves state-of-the-art performance on the challenging ImageNet-1k and Google-Landmarks-1k incremental learning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: モデルが学習する時間とともに、新しいクラスのデータを観察する学習環境であるクラス増分学習について検討する。 単純な問題定式化にもかかわらず、クラスインクリメンタル学習への分類モデルのナイーブな応用は、以前に見られたクラスの「破滅的な忘れ」をもたらす。 これは、過去のデータのサブセットをメモリバンクに保存し、将来のタスクをトレーニングする際の忘れの防止にそれを活用することで、破滅的な忘れの問題を克服するものだ。 本稿では,このメモリバンクの利用性を高めるために提案する。我々は,既存の作業のような追加のトレーニングデータのソースとして使用するだけでなく,予測プロセスに明示的に統合する。我々の手法であるメモリトランスフォーマネットワーク(mtn)は,メモリ内の最寄りの近傍の情報をトランスフォーマによって結合し,より正確な予測を行う方法について学習する。 我々はアプローチを評価するために広範囲な実験とアブレーションを行う。 MTNは、ImageNet-1kとGoogle-Landmarks-1kのインクリメンタル学習ベンチマークにおいて、最先端のパフォーマンスを実現する。

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