論文の概要: I2CANSAY:Inter-Class Analogical Augmentation and Intra-Class Significance Analysis for Non-Exemplar Online Task-Free Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13576v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 08:28:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 18:21:27.339258
• Title: I2CANSAY:Inter-Class Analogical Augmentation and Intra-Class Significance Analysis for Non-Exemplar Online Task-Free Continual Learning
• Title（参考訳）: I2CANSAY:非経験的オンラインタスクフリー連続学習のためのクラス間分析とクラス内意義分析
• Authors: Songlin Dong, Yingjie Chen, Yuhang He, Yuhan Jin, Alex C. Kot, Yihong Gong,
• Abstract要約: オンラインタスクフリー連続学習(OTFCL)は、継続学習のより困難なバリエーションである。 既存のメソッドは、忘れるのを防ぐために古いサンプルで構成されたメモリバッファに依存している。 我々は,メモリバッファへの依存をなくし,ワンショットサンプルから新しいデータの知識を効率的に学習するI2CANSAYという新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.608860809847236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online task-free continual learning (OTFCL) is a more challenging variant of continual learning which emphasizes the gradual shift of task boundaries and learns in an online mode. Existing methods rely on a memory buffer composed of old samples to prevent forgetting. However,the use of memory buffers not only raises privacy concerns but also hinders the efficient learning of new samples. To address this problem, we propose a novel framework called I2CANSAY that gets rid of the dependence on memory buffers and efficiently learns the knowledge of new data from one-shot samples. Concretely, our framework comprises two main modules. Firstly, the Inter-Class Analogical Augmentation (ICAN) module generates diverse pseudo-features for old classes based on the inter-class analogy of feature distributions for different new classes, serving as a substitute for the memory buffer. Secondly, the Intra-Class Significance Analysis (ISAY) module analyzes the significance of attributes for each class via its distribution standard deviation, and generates the importance vector as a correction bias for the linear classifier, thereby enhancing the capability of learning from new samples. We run our experiments on four popular image classification datasets: CoRe50, CIFAR-10, CIFAR-100, and CUB-200, our approach outperforms the prior state-of-the-art by a large margin.
• Abstract（参考訳）: オンラインタスクフリー連続学習(OTFCL)は、タスク境界の段階的なシフトを強調し、オンラインモードで学習する、継続学習のより困難なバリエーションである。 既存のメソッドは、忘れるのを防ぐために古いサンプルで構成されたメモリバッファに依存している。 しかし、メモリバッファの使用は、プライバシの懸念を引き起こすだけでなく、新しいサンプルの効率的な学習を妨げる。 この問題に対処するために,メモリバッファへの依存をなくし,ワンショットサンプルから新しいデータの知識を効率的に学習するI2CANSAYという新しいフレームワークを提案する。 具体的には、我々のフレームワークは2つの主要なモジュールから構成される。 第一に、ICAN(Inter-class Analogical Augmentation)モジュールは、異なる新しいクラスの特徴分布のクラス間アナログに基づいて、古いクラスの様々な擬似機能を生成し、メモリバッファの代用として機能する。 第2に、クラス内重要分析(ISAY)モジュールは、分布標準偏差により各クラスに対する属性の重要度を分析し、線形分類器の補正バイアスとして重要度ベクトルを生成し、新しいサンプルから学習する能力を高める。 我々は,CoRe50,CIFAR-10,CIFAR-100,CUB-200の4つの画像分類データセットを用いて実験を行った。

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