論文の概要: Class-Incremental Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03648v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 13:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 05:38:07.554401
• Title: Class-Incremental Learning: A Survey
• Title（参考訳）: クラスインクリメンタルラーニング:サーベイ
• Authors: Da-Wei Zhou, Qi-Wei Wang, Zhi-Hong Qi, Han-Jia Ye, De-Chuan Zhan, Ziwei Liu,
• Abstract要約: CIL(Class-Incremental Learning)は、学習者が新しいクラスの知識を段階的に取り入れることを可能にする。 CILは、前者の特徴を壊滅的に忘れる傾向にあり、その性能は劇的に低下する。 ベンチマーク画像分類タスクにおける17の手法の厳密で統一的な評価を行い、異なるアルゴリズムの特徴を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.30083092434938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep models, e.g., CNNs and Vision Transformers, have achieved impressive achievements in many vision tasks in the closed world. However, novel classes emerge from time to time in our ever-changing world, requiring a learning system to acquire new knowledge continually. Class-Incremental Learning (CIL) enables the learner to incorporate the knowledge of new classes incrementally and build a universal classifier among all seen classes. Correspondingly, when directly training the model with new class instances, a fatal problem occurs -- the model tends to catastrophically forget the characteristics of former ones, and its performance drastically degrades. There have been numerous efforts to tackle catastrophic forgetting in the machine learning community. In this paper, we survey comprehensively recent advances in class-incremental learning and summarize these methods from several aspects. We also provide a rigorous and unified evaluation of 17 methods in benchmark image classification tasks to find out the characteristics of different algorithms empirically. Furthermore, we notice that the current comparison protocol ignores the influence of memory budget in model storage, which may result in unfair comparison and biased results. Hence, we advocate fair comparison by aligning the memory budget in evaluation, as well as several memory-agnostic performance measures. The source code is available at https://github.com/zhoudw-zdw/CIL_Survey/
• Abstract（参考訳）: ディープモデル、例えばCNN、Vision Transformersは、クローズドワールドにおける多くのビジョンタスクにおいて素晴らしい成果を上げています。 しかし、常に変化する世界において、新しいクラスが時々出現し、学習システムが新しい知識を継続的に獲得する必要がある。 CIL(Class-Incremental Learning)は、学習者が新しいクラスの知識を段階的に取り入れ、すべてのクラスに普遍的な分類器を構築することを可能にする。 それに対応して、モデルを新しいクラスのインスタンスで直接トレーニングする場合、致命的な問題が発生します。 機械学習コミュニティでは、破滅的な忘れようという取り組みが数多く行われている。 本稿では,クラス増分学習における最近の進歩を包括的に調査し,これらの手法をいくつかの側面から要約する。 また、ベンチマーク画像分類タスクにおける17の手法の厳密で統一的な評価を行い、異なるアルゴリズムの特性を実証的に把握する。 さらに,現在の比較プロトコルは,モデル記憶におけるメモリ予算の影響を無視しており,不公平な比較結果や偏りが生じる可能性があることに気付く。 したがって、評価においてメモリ予算を整合させることにより、公平な比較を提唱すると同時に、メモリに依存しないいくつかのパフォーマンス対策も提案する。 ソースコードはhttps://github.com/zhoudw-zdw/CIL_Survey/で公開されている。

関連論文リスト

• PASS++: A Dual Bias Reduction Framework for Non-Exemplar Class-Incremental Learning [49.240408681098906]
  クラスインクリメンタルラーニング(CIL)は,旧クラスの識別性を維持しつつ,新たなクラスを段階的に認識することを目的としている。 既存のCILメソッドの多くは、例えば、古いデータの一部を格納して再トレーニングする例がある。 本稿では、入力空間における自己教師付き変換(SST)と深い特徴空間におけるプロトタイプ拡張(protoAug)を利用する、単純で斬新な二重バイアス低減フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T05:03:16Z)
• Towards Non-Exemplar Semi-Supervised Class-Incremental Learning [33.560003528712414]
  クラス増分学習は、古いクラスの識別性を保ちながら、新しいクラスを徐々に認識することを目的としている。 コントラスト学習と半教師付きインクリメンタルプロトタイプ分類器(Semi-IPC)を用いた非経験的半教師付きCILフレームワークを提案する。 Semi-IPCは教師なしの正規化で各クラスのプロトタイプを学習し、部分的にラベル付けされた新しいデータからモデルを漸進的に学習することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T06:28:19Z)
• Few-Shot Class-Incremental Learning via Training-Free Prototype Calibration [67.69532794049445]
  既存のメソッドでは、新しいクラスのサンプルをベースクラスに誤分類する傾向があり、新しいクラスのパフォーマンスが低下する。 我々は,新しいクラスの識別性を高めるため,簡易かつ効果的なトレーニング-フレア・カロブラシアン (TEEN) 戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T18:24:08Z)
• Class Incremental Learning with Self-Supervised Pre-Training and Prototype Learning [21.901331484173944]
  授業の段階的学習における破滅的忘れの原因を分析した。 固定エンコーダと漸進的に更新されたプロトタイプ分類器を備えた2段階学習フレームワークを提案する。 本手法は古いクラスを保存したサンプルに頼らず,非例ベースのCIL法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T14:20:42Z)
• A Memory Transformer Network for Incremental Learning [64.0410375349852]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T08:27:28Z)
• Few-Shot Class-Incremental Learning by Sampling Multi-Phase Tasks [59.12108527904171]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T13:46:41Z)
• Self-Supervised Class Incremental Learning [51.62542103481908]
  既存のクラスインクリメンタルラーニング(CIL)手法は、データラベルに敏感な教師付き分類フレームワークに基づいている。 新しいクラスデータに基づいて更新する場合、それらは破滅的な忘れがちである。 本稿では,SSCILにおける自己指導型表現学習のパフォーマンスを初めて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T06:58:19Z)
• ClaRe: Practical Class Incremental Learning By Remembering Previous Class Representations [9.530976792843495]
  クラスインクリメンタル学習(cil)は、新しい概念を完全に学習する傾向があるが、古いデータのパフォーマンスと正確性を犠牲にしない。 ClaReは、各インクリメントで学んだクラスの表現を覚えておくことで、CILの効率的なソリューションです。 ClaReは、以前に学習したクラスの分布から多様なインスタンスを生成するため、従来の方法よりも優れた一般化がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T10:39:42Z)
• Class-incremental Learning with Rectified Feature-Graph Preservation [24.098892115785066]
  本論文の中心的なテーマは,逐次的な段階を経る新しいクラスを学習することである。 旧知識保存のための重み付きユークリッド正規化を提案する。 新しいクラスを効果的に学習するために、クラス分離を増やすためにバイナリクロスエントロピーでどのように機能するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T07:26:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。