論文の概要: Gated Class-Attention with Cascaded Feature Drift Compensation for Exemplar-free Continual Learning of Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12292v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 14:13:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:18:33.090218
• Title: Gated Class-Attention with Cascaded Feature Drift Compensation for Exemplar-free Continual Learning of Vision Transformers
• Title（参考訳）: 視覚変換器の非定型連続学習のためのカスケード特徴量補償付きゲーテッドクラスアテンション
• Authors: Marco Cotogni, Fei Yang, Claudio Cusano, Andrew D. Bagdanov, Joost van de Weijer
• Abstract要約: 本稿では,ViTsの非正規クラスインクリメンタルトレーニングのための新しい手法を提案する。 本手法は,過去のタスクの代表例を格納することなく,既存の最先端メソッドよりも優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.40290722515599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper we propose a new method for exemplar-free class incremental training of ViTs. The main challenge of exemplar-free continual learning is maintaining plasticity of the learner without causing catastrophic forgetting of previously learned tasks. This is often achieved via exemplar replay which can help recalibrate previous task classifiers to the feature drift which occurs when learning new tasks. Exemplar replay, however, comes at the cost of retaining samples from previous tasks which for some applications may not be possible. To address the problem of continual ViT training, we first propose gated class-attention to minimize the drift in the final ViT transformer block. This mask-based gating is applied to class-attention mechanism of the last transformer block and strongly regulates the weights crucial for previous tasks. Secondly, we propose a new method of feature drift compensation that accommodates feature drift in the backbone when learning new tasks. The combination of gated class-attention and cascaded feature drift compensation allows for plasticity towards new tasks while limiting forgetting of previous ones. Extensive experiments performed on CIFAR-100, Tiny-ImageNet and ImageNet100 demonstrate that our method outperforms existing exemplar-free state-of-the-art methods without the need to store any representative exemplars of past tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ViTの非正規クラスインクリメンタルトレーニングのための新しい手法を提案する。 exemplar-free 連続学習の主な課題は、学習者の可塑性を維持することである。 これはしばしば、以前のタスク分類器を新しいタスクを学ぶときに発生するフィーチャードリフトに再分類するのに役立ちます。 しかし、Exemplar Replayは、一部のアプリケーションでは不可能な、以前のタスクからのサンプルを保持するコストがかかる。 連続vit訓練の問題に対処するために,まず,最終vit変圧器ブロックのドリフトを最小化するゲート付きクラスアテンションを提案する。 このマスクベースのゲーティングは、最後の変圧器ブロックのクラスアテンション機構に適用され、以前のタスクに不可欠な重みを強く制御する。 次に,新しいタスクを学習する際にバックボーン内の特徴ドリフトに対応する新しい特徴ドリフト補償法を提案する。 ゲート型クラスアテンションとカスケード型機能ドリフト補償の組み合わせにより、以前のタスクの忘れを制限しながら、新しいタスクに対する可塑性を実現することができる。 CIFAR-100, Tiny-ImageNet, ImageNet100で行った大規模な実験により, 過去のタスクの代表例を格納することなく, 既存の最先端のメソッドよりも優れていたことが実証された。

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