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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11067v3
• Date: Mon, 31 Mar 2025 13:04:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:31:14.657860
• 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,先行クラスと新たに登場したクラスプロトタイプ間の効果的な表現を学習する手法を提案する。 クラス間距離を減少させ,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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.14439854721613
• License:
• Abstract: The primary objective of methods in continual learning is to learn tasks in a sequential manner over time (sometimes from a stream of data), while mitigating the detrimental phenomenon of catastrophic forgetting. This paper proposes a method to learn an effective representation between previous and newly encountered class prototypes. We propose a prototypical network with a Bayesian learning-driven contrastive loss (BLCL), tailored specifically for class-incremental learning scenarios. We introduce a contrastive loss that incorporates novel classes into the latent representation by reducing intra-class and increasing inter-class distance. Our approach dynamically adapts the balance between the cross-entropy and contrastive loss functions with a Bayesian learning technique. Experimental results conducted on the CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet100 datasets 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. Git: https://gitlab.cc-asp.fraunhofer.de/darcy_gnss/gnss_class_incremental_learning
• 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緩和しながら、時間とともに連続的にタスクを学習することである。 本稿では,先行クラスと新たに登場したクラスプロトタイプ間の効果的な表現を学習する手法を提案する。 本稿では,Byesian Learning-driven contrastive loss (BLCL) を用いたプロトタイプネットワークを提案する。 クラス間距離を減少させ,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。 CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet100データセットを用いて, 干渉分類のためのGNSSベースデータセットの画像分類と画像化を行い, 提案手法の有効性を検証した。 Git: https://gitlab.cc-asp.fraunhofer.de/darcy_gnss/gnss_class_incremental_learning

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