論文の概要: Rethinking Class-incremental Learning in the Era of Large Pre-trained Models via Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11482v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 13:06:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 19:00:26.938071
• Title: Rethinking Class-incremental Learning in the Era of Large Pre-trained Models via Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: テスト時間適応による大規模事前学習モデルにおけるクラスインクリメンタル学習の再考
• Authors: Imad Eddine Marouf, Subhankar Roy, Enzo Tartaglione, St\'ephane Lathuili\`ere
• Abstract要約: クラス増分学習(クラス増分学習、class-incremental learning, CIL)は、クラスを新しいタスクに分類するために継続的に学習する課題である。 本稿では,新しいタスクのトレーニングを廃止し,テストインスタンス上でテスト時間適応(TTACIL)を直接実行する新しい視点を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.539251433129817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Class-incremental learning (CIL) is a challenging task that involves continually learning to categorize classes into new tasks without forgetting previously learned information. The advent of the large pre-trained models (PTMs) has fast-tracked the progress in CIL due to the highly transferable PTM representations, where tuning a small set of parameters results in state-of-the-art performance when compared with the traditional CIL methods that are trained from scratch. However, repeated fine-tuning on each task destroys the rich representations of the PTMs and further leads to forgetting previous tasks. To strike a balance between the stability and plasticity of PTMs for CIL, we propose a novel perspective of eliminating training on every new task and instead performing test-time adaptation (TTA) directly on the test instances. Concretely, we propose "Test-Time Adaptation for Class-Incremental Learning" (TTACIL) that first fine-tunes Layer Norm parameters of the PTM on each test instance for learning task-specific features, and then resets them back to the base model to preserve stability. As a consequence, TTACIL does not undergo any forgetting, while benefiting each task with the rich PTM features. Additionally, by design, our method is robust to common data corruptions. Our TTACIL outperforms several state-of-the-art CIL methods when evaluated on multiple CIL benchmarks under both clean and corrupted data.
• Abstract（参考訳）: クラス増分学習(クラス増分学習、class-incremental learning、CIL)は、学習した情報を忘れずにクラスを新しいタスクに分類する難題である。 大規模な事前学習モデル(PTM)の出現は、非常に伝達可能なPTM表現によってCILの進行を素早く追跡し、小さなパラメータセットをチューニングすることで、スクラッチからトレーニングされた従来のCIL手法と比較して、最先端のパフォーマンスが得られる。 しかし、各タスクの繰り返し微調整はptmの豊かな表現を破壊し、さらに前のタスクを忘れることになる。 cilにおけるptmの安定性と可塑性のバランスを両立させるために,新たなタスク毎にトレーニングを廃止し,テストインスタンスに対してtta(test-time adaptation)を直接実施するという,新たな視点を提案する。 具体的には、タスク固有の特徴を学習するために各テストインスタンス上でPTMの層ノルムパラメータを初めて微調整し、安定性を保つためにベースモデルにリセットするTTACIL(Test-Time Adaptation for Class-Incremental Learning)を提案する。 その結果、TTACILは、豊富なPTM機能で各タスクの恩恵を受けながら、一切忘れることはない。 さらに,本手法は設計上,一般的なデータ破損に対して堅牢である。 我々のTTACILは、クリーンデータと破損データの両方で複数のCILベンチマークで評価した場合、最先端のCILメソッドよりも優れています。

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