論文の概要: Category Adaptation Meets Projected Distillation in Generalized Continual Category Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12112v4
• Date: Thu, 25 Jul 2024 11:49:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 19:56:25.768785
• Title: Category Adaptation Meets Projected Distillation in Generalized Continual Category Discovery
• Title（参考訳）: カテゴリー適応は、一般化された連続的なカテゴリー発見において、予想される蒸留と一致する
• Authors: Grzegorz Rypeść, Daniel Marczak, Sebastian Cygert, Tomasz Trzciński, Bartłomiej Twardowski,
• Abstract要約: Generalized Continual Category Discovery (GCCD)は、シーケンシャルに到着し、部分的にラベル付けされたデータセットから学ぶことに取り組む。 本稿では,学習可能なプロジェクタと特徴蒸留を統合し,過去の知識を犠牲にすることなくモデル適応性を向上する手法を提案する。 それぞれのコンポーネントが個別に穏やかなメリットを提供する一方で、その組み合わせであるCAMPは、新しい情報学習と古い情報保持のバランスを大幅に改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9349784561232036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generalized Continual Category Discovery (GCCD) tackles learning from sequentially arriving, partially labeled datasets while uncovering new categories. Traditional methods depend on feature distillation to prevent forgetting the old knowledge. However, this strategy restricts the model's ability to adapt and effectively distinguish new categories. To address this, we introduce a novel technique integrating a learnable projector with feature distillation, thus enhancing model adaptability without sacrificing past knowledge. The resulting distribution shift of the previously learned categories is mitigated with the auxiliary category adaptation network. We demonstrate that while each component offers modest benefits individually, their combination - dubbed CAMP (Category Adaptation Meets Projected distillation) - significantly improves the balance between learning new information and retaining old. CAMP exhibits superior performance across several GCCD and Class Incremental Learning scenarios. The code is available at https://github.com/grypesc/CAMP.
• Abstract（参考訳）: Generalized Continual Category Discovery (GCCD)は、新しいカテゴリを明らかにしながら、シーケンシャルに到達し、部分的にラベル付けされたデータセットから学習に取り組む。 伝統的な方法は、古い知識を忘れないように特徴蒸留に依存する。 しかし、この戦略はモデルが適応し、新しいカテゴリを効果的に区別する能力を制限する。 そこで本研究では,学習可能なプロジェクタと特徴蒸留を統合し,過去の知識を犠牲にすることなくモデル適応性を向上する手法を提案する。 得られたカテゴリの分布シフトは、補助カテゴリ適応ネットワークにより緩和される。 CAMP(Category Adaptation Meets Projected distillation)と呼ばれる組み合わせは、各コンポーネントが個別に穏やかなメリットを提供する一方で、新しい情報学習と古い情報保持のバランスを大幅に改善することを示した。 CAMPは、いくつかのGCCDおよびクラスインクリメンタルラーニングシナリオで優れたパフォーマンスを示している。 コードはhttps://github.com/grypesc/CAMPで公開されている。

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