論文の概要: Bayesian Learning-driven Prototypical Contrastive Loss for Class-Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11067v1
• Date: Fri, 17 May 2024 19:49:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-21 19:36:45.746047
• Title: Bayesian Learning-driven Prototypical Contrastive Loss for Class-Incremental Learning
• Title（参考訳）: ベイズ学習によるクラスインクリメンタル学習のための原型コントラスト損失
• Authors: Nisha L. Raichur, Lucas Heublein, Tobias Feigl, Alexander Rügamer, Christopher Mutschler, Felix Ott,
• Abstract要約: 本稿では,クラス増分学習シナリオに特化して,ベイズ学習駆動型コントラスト損失(BLCL)を持つプロトタイプネットワークを提案する。 提案手法は,ベイズ学習手法を用いて,クロスエントロピーとコントラスト損失関数のバランスを動的に適用する。 画像分類のためのCIFAR-10データセットと干渉分類のためのデータセットの画像の両方を用いて行った実験的な評価を行い,本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.14439854721613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The primary objective of methods in continual learning is to learn tasks in a sequential manner over time from a stream of data, while mitigating the detrimental phenomenon of catastrophic forgetting. In this paper, we focus on learning an optimal representation between previous class prototypes and newly encountered ones. We propose a prototypical network with a Bayesian learning-driven contrastive loss (BLCL) tailored specifically for class-incremental learning scenarios. Therefore, we introduce a contrastive loss that incorporates new classes into the latent representation by reducing the intra-class distance and increasing the inter-class distance. Our approach dynamically adapts the balance between the cross-entropy and contrastive loss functions with a Bayesian learning technique. Empirical evaluations conducted on both the CIFAR-10 dataset for image classification and images of a GNSS-based dataset for interference classification validate the efficacy of our method, showcasing its superiority over existing state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 連続学習における手法の主な目的は、破滅的な忘れ込みの有害な現象を軽減しつつ、データのストリームから連続的にタスクを学習することである。 本稿では,従来のプロトタイプと新たに遭遇したプロトタイプの最適な表現を学習することに焦点を当てる。 本稿では,クラス増分学習シナリオに特化して,ベイズ学習駆動型コントラスト損失(BLCL)を持つプロトタイプネットワークを提案する。 そこで我々は,クラス内距離を小さくし,クラス間距離を増大させることにより,新しいクラスを潜在表現に組み込むコントラスト的損失を導入する。 提案手法は,ベイズ学習手法を用いて,クロスエントロピーとコントラスト損失関数のバランスを動的に適用する。 画像分類のためのCIFAR-10データセットと干渉分類のためのGNSSベースデータセットの両方で実施した実験的な評価は,既存の最先端手法よりも優れていることを示す。

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