論文の概要: Confidence Self-Calibration for Multi-Label Class-Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12559v2
• Date: Mon, 12 Aug 2024 08:37:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 23:38:15.642957
• Title: Confidence Self-Calibration for Multi-Label Class-Incremental Learning
• Title（参考訳）: マルチラベルクラスインクリメンタルラーニングのための信頼自己校正
• Authors: Kaile Du, Yifan Zhou, Fan Lyu, Yuyang Li, Chen Lu, Guangcan Liu,
• Abstract要約: MLCIL(Multi-Label Class-Incremental Learning)におけるラベルの課題は、トレーニング中に新しいクラスのみをラベル付けする場合に発生する。 この問題は、誤って高い信頼度を持つマルチラベル予測による偽陽性エラーの増大につながる。 MLCILのマルチラベル信頼度校正を改良するための信頼性自己校正(CSC)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.104984143597882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The partial label challenge in Multi-Label Class-Incremental Learning (MLCIL) arises when only the new classes are labeled during training, while past and future labels remain unavailable. This issue leads to a proliferation of false-positive errors due to erroneously high confidence multi-label predictions, exacerbating catastrophic forgetting within the disjoint label space. In this paper, we aim to refine multi-label confidence calibration in MLCIL and propose a Confidence Self-Calibration (CSC) approach. Firstly, for label relationship calibration, we introduce a class-incremental graph convolutional network that bridges the isolated label spaces by constructing learnable, dynamically extended label relationship graph. Then, for confidence calibration, we present a max-entropy regularization for each multi-label increment, facilitating confidence self-calibration through the penalization of over-confident output distributions. Our approach attains new state-of-the-art results in MLCIL tasks on both MS-COCO and PASCAL VOC datasets, with the calibration of label confidences confirmed through our methodology.
• Abstract（参考訳）: MLCIL(Multi-Label Class-Incremental Learning)では、トレーニング中に新しいクラスだけがラベル付けされるのに対して、過去と将来のラベルは利用できない。 この問題は、誤って高い信頼度を持つマルチラベル予測によって偽陽性エラーが増加し、不連続ラベル空間内で破滅的な忘れを悪化させる。 本稿では,MLCILのマルチラベル信頼度校正を改良し,信頼性自己校正(CSC)アプローチを提案する。 まず、ラベル関係の校正のために、学習可能で動的に拡張されたラベル関係グラフを構築することにより、孤立ラベル空間を橋渡しするクラスインクリメンタルグラフ畳み込みネットワークを導入する。 そして、信頼度校正のために、各マルチラベルインクリメントに対して最大エントロピー正規化を示し、過信出力分布のペナル化による自信自己校正を容易にする。 提案手法は,MS-COCOとPASCALのVOCデータセット上でのMLCILタスクにおいて,ラベルの信頼性の校正を手法によって確認した。

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