論文の概要: Two-level Graph Network for Few-Shot Class-Incremental Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13862v1
- Date: Fri, 24 Mar 2023 08:58:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 15:17:48.034233
- Title: Two-level Graph Network for Few-Shot Class-Incremental Learning
- Title（参考訳）: クラスインクリメンタル学習のための2段階グラフネットワーク
- Authors: Hao Chen, Linyan Li, Fan Lyu, Fuyuan Hu, Zhenping Xia and Fenglei Xu
- Abstract要約: FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、いくつかのデータポイントから新しい概念を継続的に学習できる機械学習アルゴリズムを設計することを目的としている。
既存のFSCILメソッドは、サンプルレベルとクラスレベルの意味関係を無視する。
本稿では,サンプルレベルとクラスレベルグラフニューラルネット(SCGN)というFSCIL用の2レベルグラフネットワークを設計した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.815043173207539
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Few-shot class-incremental learning (FSCIL) aims to design machine learning
algorithms that can continually learn new concepts from a few data points,
without forgetting knowledge of old classes. The difficulty lies in that
limited data from new classes not only lead to significant overfitting issues
but also exacerbates the notorious catastrophic forgetting problems. However,
existing FSCIL methods ignore the semantic relationships between sample-level
and class-level. % Using the advantage that graph neural network (GNN) can mine
rich information among few samples, In this paper, we designed a two-level
graph network for FSCIL named Sample-level and Class-level Graph Neural Network
(SCGN). Specifically, a pseudo incremental learning paradigm is designed in
SCGN, which synthesizes virtual few-shot tasks as new tasks to optimize SCGN
model parameters in advance. Sample-level graph network uses the relationship
of a few samples to aggregate similar samples and obtains refined class-level
features. Class-level graph network aims to mitigate the semantic conflict
between prototype features of new classes and old classes. SCGN builds
two-level graph networks to guarantee the latent semantic of each few-shot
class can be effectively represented in FSCIL. Experiments on three popular
benchmark datasets show that our method significantly outperforms the baselines
and sets new state-of-the-art results with remarkable advantages.
- Abstract（参考訳）: FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、古いクラスの知識を忘れずに、いくつかのデータポイントから新しい概念を継続的に学習できる機械学習アルゴリズムを設計することを目的としている。
難点は、新しいクラスからの限られたデータが、重大な過度な問題を引き起こすだけでなく、破滅的な忘れの問題も悪化させることにある。
しかし、既存のFSCILメソッドはサンプルレベルとクラスレベルの意味関係を無視している。
この論文では,サンプルレベルとクラスレベルのグラフニューラルネットワーク(SCGN, Sample-level and Class-level Graph Neural Network)という,FSCIL用の2レベルグラフネットワークを設計した。
具体的には、SCGNモデルパラメータを事前に最適化するための新しいタスクとして、仮想小ショットタスクを合成する擬似漸進学習パラダイムをSCGNで設計する。
サンプルレベルのグラフネットワークは、いくつかのサンプルの関係を利用して類似のサンプルを集約し、洗練されたクラスレベルの特徴を得る。
クラスレベルのグラフネットワークは、新しいクラスのプロトタイプ機能と古いクラスのセマンティックコンフリクトを軽減することを目的としている。
SCGNは2レベルグラフネットワークを構築し、各数ショットクラスの潜在意味をFSCILで効果的に表現できるようにする。
3つの人気のあるベンチマークデータセットの実験により、我々の手法はベースラインを著しく上回り、新しい最先端の成果を顕著な優位性で設定することを示した。
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