Fugu-MT 論文翻訳(概要): Effective Decision Boundary Learning for Class Incremental Learning

論文の概要: Effective Decision Boundary Learning for Class Incremental Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05180v4
Date: Thu, 26 Sep 2024 02:16:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-09 15:24:36.918651
Title: Effective Decision Boundary Learning for Class Incremental Learning
Title（参考訳）: 授業増分学習における効果的な意思決定境界学習
Authors: Kunchi Li, Jun Wan, Shan Yu,
Abstract要約: クラスインクリメンタルラーニング(CIL)におけるリハーサルアプローチは、新しいクラスに過度に適合する決定境界に悩まされる。これら2つの要因に対処するための,単純かつ効果的なアプローチを提案する。実験の結果,提案したLはいくつかのCILベンチマークにおいて,最先端の性能を実現していることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.716035569936384
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Rehearsal approaches in class incremental learning (CIL) suffer from decision boundary overfitting to new classes, which is mainly caused by two factors: insufficiency of old classes data for knowledge distillation and imbalanced data learning between the learned and new classes because of the limited storage memory. In this work, we present a simple but effective approach to tackle these two factors. First, we employ a re-sampling strategy and Mixup K}nowledge D}istillation (Re-MKD) to improve the performances of KD, which would greatly alleviate the overfitting problem. Specifically, we combine mixup and re-sampling strategies to synthesize adequate data used in KD training that are more consistent with the latent distribution between the learned and new classes. Second, we propose a novel incremental influence balance (IIB) method for CIL to tackle the classification of imbalanced data by extending the influence balance method into the CIL setting, which re-weights samples by their influences to create a proper decision boundary. With these two improvements, we present the effective decision boundary learning algorithm (EDBL) which improves the performance of KD and deals with the imbalanced data learning simultaneously. Experiments show that the proposed EDBL achieves state-of-the-art performances on several CIL benchmarks.
Abstract（参考訳）: クラスインクリメンタルラーニング(CIL)におけるリハーサルアプローチは、知識蒸留のための古いクラスデータの不足と、記憶メモリが限られているため、学習と新しいクラス間の不均衡なデータ学習という2つの要因によって、新しいクラスに過度に適合する決定境界に悩まされる。本研究では,これらの2つの要因に対処するための,単純かつ効果的なアプローチを提案する。まず、再サンプリング戦略とMixup K {\displaystyle K}nowledge D}istillation (Re-MKD)を用いて、KDの性能を改善する。具体的には、学習されたクラスと新しいクラス間の潜伏分布とより整合したKDトレーニングで使用される適切なデータを合成するために、ミックスアップと再サンプリングの戦略を組み合わせる。次に, インフルエンスバランス法をCIL設定に拡張することにより, インクリメンタルインフルエンスバランス(IIB)法を提案する。これら2つの改善により、KDの性能を改善し、不均衡なデータ学習を同時に扱う効果的な決定境界学習アルゴリズム(EDBL)を提案する。実験の結果、EDBLはいくつかのCILベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成できた。

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