論文の概要: A Survey on Few-Shot Class-Incremental Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08130v1
- Date: Mon, 17 Apr 2023 10:15:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 15:46:22.523651
- Title: A Survey on Few-Shot Class-Incremental Learning
- Title（参考訳）: Few-Shot Class-Incremental Learningに関する調査
- Authors: Songsong Tian, Lusi Li, Weijun Li, Hang Ran, Xin Ning, Prayag Tiwari
- Abstract要約: FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、ディープニューラルネットワークが新しいタスクを学習する上で重要な課題である。
本稿では, FSCILに関する包括的調査を行う。
FSCILはコンピュータビジョンの様々な分野で大きな成果を上げている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.956317385702523
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large deep learning models are impressive, but they struggle when real-time
data is not available. Few-shot class-incremental learning (FSCIL) poses a
significant challenge for deep neural networks to learn new tasks from just a
few labeled samples without forgetting the previously learned ones. This setup
easily leads to catastrophic forgetting and overfitting problems, severely
affecting model performance. Studying FSCIL helps overcome deep learning model
limitations on data volume and acquisition time, while improving practicality
and adaptability of machine learning models. This paper provides a
comprehensive survey on FSCIL. Unlike previous surveys, we aim to synthesize
few-shot learning and incremental learning, focusing on introducing FSCIL from
two perspectives, while reviewing over 30 theoretical research studies and more
than 20 applied research studies. From the theoretical perspective, we provide
a novel categorization approach that divides the field into five subcategories,
including traditional machine learning methods, meta-learning based methods,
feature and feature space-based methods, replay-based methods, and dynamic
network structure-based methods. We also evaluate the performance of recent
theoretical research on benchmark datasets of FSCIL. From the application
perspective, FSCIL has achieved impressive achievements in various fields of
computer vision such as image classification, object detection, and image
segmentation, as well as in natural language processing and graph. We summarize
the important applications. Finally, we point out potential future research
directions, including applications, problem setups, and theory development.
Overall, this paper offers a comprehensive analysis of the latest advances in
FSCIL from a methodological, performance, and application perspective.
- Abstract（参考訳）: 大規模なディープラーニングモデルは印象的だが、リアルタイムデータが利用できないと苦労する。
FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、ディープニューラルネットワークにおいて、これまで学んだことを忘れずに、ラベル付きサンプルから新しいタスクを学習する上で重要な課題となる。
このセットアップは、破滅的な忘れと過度な問題を引き起こし、モデルパフォーマンスに深刻な影響を与えます。
FSCILの研究は、データボリュームと取得時間に関するディープラーニングモデルの制限を克服し、機械学習モデルの実用性と適応性を向上させる。
本稿では FSCIL に関する総合的な調査を行う。
これまでの調査と異なり,2つの視点からfscilを導入することに着目し,30以上の理論研究と20以上の応用研究をレビューした。
理論的には,従来の機械学習手法,メタ学習に基づく手法,特徴量と特徴量に基づく手法,リプレイに基づく手法,動的ネットワーク構造に基づく手法の5つのサブカテゴリに分けた新しい分類手法を提案する。
また、FSCILのベンチマークデータセットに関する最近の理論的研究の評価を行った。
アプリケーションの観点からは、FSCILは、自然言語処理やグラフと同様に、画像分類、オブジェクト検出、画像分割など、コンピュータビジョンの様々な分野において、目覚ましい成果を達成している。
我々は重要な応用をまとめる。
最後に,応用,問題設定,理論開発など今後の研究の方向性を指摘する。
本稿では,FSCILの方法論,性能,アプリケーションの観点からの最近の進歩を包括的に分析する。
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