論文の概要: AOCIL: Exemplar-free Analytic Online Class Incremental Learning with Low Time and Resource Consumption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15751v1
• Date: Sat, 23 Mar 2024 07:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 21:12:36.469356
• Title: AOCIL: Exemplar-free Analytic Online Class Incremental Learning with Low Time and Resource Consumption
• Title（参考訳）: AOCIL: 時間と資源消費の少ない非定型分析オンライン授業インクリメンタルラーニング
• Authors: Huiping Zhuang, Yuchen Liu, Run He, Kai Tong, Ziqian Zeng, Cen Chen, Yi Wang, Lap-Pui Chau,
• Abstract要約: Online Class Incremental Learning (OCIL) はタスクバイタスクでモデルをトレーニングすることを目的としている。 これを解決するために、リプレイベースの手法は競合する結果を示すが、データプライバシに侵入する。 分析オンライン・インクリメンタル・ラーニング (AOCIL) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.772554281694166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online Class Incremental Learning (OCIL) aims to train the model in a task-by-task manner, where data arrive in mini-batches at a time while previous data are not accessible. A significant challenge is known as Catastrophic Forgetting, i.e., loss of the previous knowledge on old data. To address this, replay-based methods show competitive results but invade data privacy, while exemplar-free methods protect data privacy but struggle for accuracy. In this paper, we proposed an exemplar-free approach -- Analytic Online Class Incremental Learning (AOCIL). Instead of back-propagation, we design the Analytic Classifier (AC) updated by recursive least square, cooperating with a frozen backbone. AOCIL simultaneously achieves high accuracy, low resource consumption and data privacy protection. We conduct massive experiments on four existing benchmark datasets, and the results demonstrate the strong capability of handling OCIL scenarios. Codes will be ready.
• Abstract（参考訳）: Online Class Incremental Learning (OCIL) はタスクバイタスクでモデルをトレーニングすることを目的としている。 重要な課題は、カタストロフィック・フォージッティング(Caastrophic Forgetting)、すなわち、古いデータに関する以前の知識が失われることである。 これを解決するために、リプレイベースの手法は競合する結果を示すが、データプライバシに侵入する。 本稿では,AOCIL (Analytic Online Class Incremental Learning) を提案する。 バックプロパゲーションの代わりに、再帰最小二乗法により更新された解析分類器(AC)を凍結したバックボーンと協調して設計する。 AOCILは、高い精度、低いリソース消費、データプライバシ保護を同時に達成する。 既存の4つのベンチマークデータセットに対して大規模な実験を行い、OCILシナリオを扱う強力な能力を実証した。 コードの準備が整います。

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