論文の概要: Adaptive Regularization for Class-Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13113v2
• Date: Fri, 24 Mar 2023 09:23:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 11:12:29.901312
• Title: Adaptive Regularization for Class-Incremental Learning
• Title（参考訳）: クラス増分学習のための適応正規化
• Authors: Elif Ceren Gok Yildirim, Murat Onur Yildirim, Mert Kilickaya, Joaquin Vanschoren
• Abstract要約: ニューラルネットワーク重み付けの正規化は、新しいものを学びながら、以前に学んだクラスを忘れないようにするための一般的な方法である。 既存の正則化器は学習セッションを通して一定等級を使用し、漸進的な学習で遭遇するタスクの難しさのレベルを反映していない可能性がある。 本研究では,手作業の複雑度に応じて適応正則化強度を動的に調整するクラスインクリメンタルラーニングにおける適応正則化の必要性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.656272344163667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Class-Incremental Learning updates a deep classifier with new categories while maintaining the previously observed class accuracy. Regularizing the neural network weights is a common method to prevent forgetting previously learned classes while learning novel ones. However, existing regularizers use a constant magnitude throughout the learning sessions, which may not reflect the varying levels of difficulty of the tasks encountered during incremental learning. This study investigates the necessity of adaptive regularization in Class-Incremental Learning, which dynamically adjusts the regularization strength according to the complexity of the task at hand. We propose a Bayesian Optimization-based approach to automatically determine the optimal regularization magnitude for each learning task. Our experiments on two datasets via two regularizers demonstrate the importance of adaptive regularization for achieving accurate and less forgetful visual incremental learning.
• Abstract（参考訳）: クラスインクリメンタルラーニングは、以前に観測されたクラスの精度を維持しながら、新しいカテゴリで深い分類器を更新する。 ニューラルネットワークの重み付けを正則化することは、新しいクラスを学習しながら学習したクラスを忘れることを防ぐ一般的な方法である。 しかし、既存の正則化器は学習セッションを通して一定等級を使い、漸進的な学習で遭遇するタスクの難しさのレベルを反映していない可能性がある。 本研究は,課題の複雑さに応じて動的に正則化強度を調節する授業インクリメンタルラーニングにおける適応正則化の必要性について検討する。 ベイズ最適化に基づく学習タスクごとに最適な正則化量を自動的に決定する手法を提案する。 2つの正規化器による2つのデータセットの実験は、正確で忘れられない視覚的漸進学習を実現するための適応正規化の重要性を示している。

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