論文の概要: Few-shot Class-incremental Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06764v2
• Date: Sat, 16 Dec 2023 23:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 20:18:45.324695
• Title: Few-shot Class-incremental Learning: A Survey
• Title（参考訳）: 授業増分学習についての一考察
• Authors: Jinghua Zhang and Li Liu and Olli Silv\'en and Matti Pietik\"ainen and Dewen Hu
• Abstract要約: FSCIL(Few-shot Class-Incremental Learning)は機械学習(ML)においてユニークな課題を提示する 本稿は、FSCILの総合的かつ体系的なレビューを提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.729567512584822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot Class-Incremental Learning (FSCIL) presents a unique challenge in Machine Learning (ML), as it necessitates the Incremental Learning (IL) of new classes from sparsely labeled training samples without forgetting previous knowledge. While this field has seen recent progress, it remains an active exploration area. This paper aims to provide a comprehensive and systematic review of FSCIL. In our in-depth examination, we delve into various facets of FSCIL, encompassing the problem definition, the discussion of the primary challenges of unreliable empirical risk minimization and the stability-plasticity dilemma, general schemes, and relevant problems of IL and Few-shot Learning (FSL). Besides, we offer an overview of benchmark datasets and evaluation metrics. Furthermore, we introduce the Few-shot Class-incremental Classification (FSCIC) methods from data-based, structure-based, and optimization-based approaches and the Few-shot Class-incremental Object Detection (FSCIOD) methods from anchor-free and anchor-based approaches. Beyond these, we present several promising research directions within FSCIL that merit further investigation.
• Abstract（参考訳）: 少数ショットのクラスインクリメンタルラーニング(fscil)は、機械学習(ml)において、以前の知識を忘れずにラベル付けされたトレーニングサンプルから新しいクラスのインクリメンタルラーニング(il)を必要とするため、ユニークな課題を示している。 この領域は近年進歩しているが、現在も活発な探検地である。 本稿では,FSCILの総合的かつ体系的なレビューを行うことを目的とする。 本研究は, FSCILの様々な側面を掘り下げ, 問題定義, 信頼性の低い経験的リスク最小化の課題, 安定性・可塑性ジレンマ, 一般的なスキーム, ILとFew-shot Learning(FSL)の関連問題について考察した。 さらに、ベンチマークデータセットと評価指標の概要も提供する。 さらに,Few-shot Class-incremental Classification (FSCIC)法と,Few-shot Class-incremental Object Detection (FSCIOD)法を,アンカーフリーおよびアンカーベースアプローチから導入する。 さらに, FSCIL の今後の研究の方向性として, さらなる研究の成果を挙げる。

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