論文の概要: Fine-Grained Knowledge Selection and Restoration for Non-Exemplar Class Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12722v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 02:34:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 17:01:03.225278
• Title: Fine-Grained Knowledge Selection and Restoration for Non-Exemplar Class Incremental Learning
• Title（参考訳）: 非例クラスインクリメンタルラーニングのための細粒度知識選択と復元
• Authors: Jiang-Tian Zhai, Xialei Liu, Lu Yu, Ming-Ming Cheng
• Abstract要約: 非典型的なクラスインクリメンタル学習は、過去のトレーニングデータにアクセスすることなく、新しいタスクと古いタスクの両方を学ぶことを目的としている。 本稿では, きめ細かい知識選択と復元のための新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.14254712331116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-exemplar class incremental learning aims to learn both the new and old tasks without accessing any training data from the past. This strict restriction enlarges the difficulty of alleviating catastrophic forgetting since all techniques can only be applied to current task data. Considering this challenge, we propose a novel framework of fine-grained knowledge selection and restoration. The conventional knowledge distillation-based methods place too strict constraints on the network parameters and features to prevent forgetting, which limits the training of new tasks. To loose this constraint, we proposed a novel fine-grained selective patch-level distillation to adaptively balance plasticity and stability. Some task-agnostic patches can be used to preserve the decision boundary of the old task. While some patches containing the important foreground are favorable for learning the new task. Moreover, we employ a task-agnostic mechanism to generate more realistic prototypes of old tasks with the current task sample for reducing classifier bias for fine-grained knowledge restoration. Extensive experiments on CIFAR100, TinyImageNet and ImageNet-Subset demonstrate the effectiveness of our method. Code is available at https://github.com/scok30/vit-cil.
• Abstract（参考訳）: 非例のクラスインクリメンタル学習は、過去のトレーニングデータにアクセスせずに、新しいタスクと古いタスクの両方を学ぶことを目的としている。 この厳格な制限は、現在のタスクデータにのみ適用できるため、破滅的な忘れを緩和する難しさを増大させる。 この課題を考慮すると、我々はきめ細かい知識の選択と復元の新しい枠組みを提案する。 従来の知識蒸留法では, ネットワークパラメータや特徴に厳密な制約を課し, 新たなタスクの訓練を制限している。 この制約を緩和するため,我々は可塑性と安定性を適応的にバランスさせる新しい細粒度選択的パッチレベル蒸留法を提案した。 タスクに依存しないいくつかのパッチは、古いタスクの決定境界を保存するために使用することができる。 重要なフォアグラウンドを含むパッチは、新しいタスクを学ぶのに適している。 さらに,従来のタスクのより現実的なプロトタイプを生成するためのタスク非依存機構を現在のタスクサンプルに導入し,きめ細かい知識復元のための分類器バイアスを低減する。 CIFAR100, TinyImageNet, ImageNet-Subsetの大規模実験により, 本手法の有効性が示された。 コードはhttps://github.com/scok30/vit-cilで入手できる。

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