論文の概要: FeCAM: Exploiting the Heterogeneity of Class Distributions in Exemplar-Free Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14062v3
• Date: Fri, 12 Jan 2024 15:35:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 21:31:04.662661
• Title: FeCAM: Exploiting the Heterogeneity of Class Distributions in Exemplar-Free Continual Learning
• Title（参考訳）: FeCAM: 連続学習におけるクラス分布の不均一性の爆発
• Authors: Dipam Goswami, Yuyang Liu, Bart{\l}omiej Twardowski, Joost van de Weijer
• Abstract要約: Exemplar-free class-incremental learning (CIL)は、以前のタスクからのデータのリハーサルを禁止しているため、いくつかの課題がある。 第1タスクの後に特徴抽出器を凍結して分類器を漸進的に学習する手法が注目されている。 凍結した特徴抽出器を用いて新しいクラスプロトタイプを生成するCILのプロトタイプネットワークを探索し,プロトタイプとのユークリッド距離に基づいて特徴を分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.088762527081883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exemplar-free class-incremental learning (CIL) poses several challenges since it prohibits the rehearsal of data from previous tasks and thus suffers from catastrophic forgetting. Recent approaches to incrementally learning the classifier by freezing the feature extractor after the first task have gained much attention. In this paper, we explore prototypical networks for CIL, which generate new class prototypes using the frozen feature extractor and classify the features based on the Euclidean distance to the prototypes. In an analysis of the feature distributions of classes, we show that classification based on Euclidean metrics is successful for jointly trained features. However, when learning from non-stationary data, we observe that the Euclidean metric is suboptimal and that feature distributions are heterogeneous. To address this challenge, we revisit the anisotropic Mahalanobis distance for CIL. In addition, we empirically show that modeling the feature covariance relations is better than previous attempts at sampling features from normal distributions and training a linear classifier. Unlike existing methods, our approach generalizes to both many- and few-shot CIL settings, as well as to domain-incremental settings. Interestingly, without updating the backbone network, our method obtains state-of-the-art results on several standard continual learning benchmarks. Code is available at https://github.com/dipamgoswami/FeCAM.
• Abstract（参考訳）: exemplar-free class-incremental learning (cil)は、以前のタスクからのデータのリハーサルを禁止し、破滅的な忘れに苦しむため、いくつかの課題を提起する。 最初のタスクの後に特徴抽出器を凍結することで分類器を段階的に学習する最近のアプローチが注目を集めている。 本稿では,凍結した特徴抽出器を用いて新しいクラスプロトタイプを生成するCILのプロトタイプネットワークを探索し,プロトタイプとのユークリッド距離に基づいて特徴を分類する。 授業の特徴分布の分析において、ユークリッド指標に基づく分類が共同で訓練された特徴に対して成功することを示す。 しかし、非定常データから学習すると、ユークリッド計量は最適以下であり、特徴分布は不均一である。 この課題に対処するために、CILに対する異方性マハラノビス距離を再検討する。 さらに,特徴共分散関係のモデル化は,正規分布から特徴をサンプリングし線形分類器を訓練する以前の試みよりも優れていることを示す。 既存の方法とは異なり、当社のアプローチでは多点および少数ショットのcil設定とドメインインクリメンタル設定の両方に一般化しています。 興味深いことに、backboneネットワークを更新せずに、いくつかの標準連続学習ベンチマークで最先端の結果を得る。 コードはhttps://github.com/dipamgoswami/FeCAMで入手できる。

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