論文の概要: Enhancing Plasticity for First Session Adaptation Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11482v3
• Date: Tue, 08 Jul 2025 20:46:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.169891
• Title: Enhancing Plasticity for First Session Adaptation Continual Learning
• Title（参考訳）: 第1セッション適応継続学習のための塑性向上
• Authors: Imad Eddine Marouf, Subhankar Roy, Stéphane Lathuilière, Enzo Tartaglione,
• Abstract要約: クラスインクリメンタルラーニング(PLASTIC)における塑性強化テスト時間適応の導入 PLASTICはモデル安定性を維持しながら可塑性をCILに再蓄積する。 従来型と最先端のPTMベースのCILアプローチを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.62749699589017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of large pre-trained models (PTMs) into Class-Incremental Learning (CIL) has facilitated the development of computationally efficient strategies such as First-Session Adaptation (FSA), which fine-tunes the model solely on the first task while keeping it frozen for subsequent tasks. Although effective in homogeneous task sequences, these approaches struggle when faced with the heterogeneity of real-world task distributions. We introduce Plasticity-Enhanced Test-Time Adaptation in Class-Incremental Learning (PLASTIC), a method that reinstates plasticity in CIL while preserving model stability. PLASTIC leverages Test-Time Adaptation (TTA) by dynamically fine-tuning LayerNorm parameters on unlabeled test data, enabling adaptability to evolving tasks and improving robustness against data corruption. To prevent TTA-induced model divergence and maintain stable learning across tasks, we introduce a teacher-student distillation framework, ensuring that adaptation remains controlled and generalizable. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that PLASTIC consistently outperforms both conventional and state-of-the-art PTM-based CIL approaches, while also exhibiting inherent robustness to data corruptions. Code is available at: https://github.com/IemProg/PLASTIC.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習モデル(PTM)をCIL(Class-Incremental Learning)に統合することで、FSA(First-Session Adaptation)のような計算効率の良い戦略の開発が容易になった。 均質なタスク列では有効であるが、実世界のタスク分布の不均一性に直面している場合、これらのアプローチは困難である。 モデル安定性を維持しつつ, CIL の可塑性を回復させる手法として, クラスインクリメンタルラーニング (PLASTIC) における塑性強化テスト時間適応を導入する。 PLASTICは、ラベル付けされていないテストデータに対して動的に微調整されたLayerNormパラメータによってテスト時間適応(TTA)を活用する。 TTAによるモデルの分散を防止し,タスク間の安定した学習を維持するため,教師による蒸留フレームワークを導入し,適応の制御と一般化を確実にする。 複数のベンチマークにわたる大規模な実験により、PLASTICは従来のPTMベースのCILアプローチと最先端のCILアプローチの両方を一貫して上回り、データ破損に固有の堅牢性を示している。 コードは、https://github.com/IemProg/PLASTIC.comで入手できる。

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