論文の概要: Class-Incremental Learning with CLIP: Adaptive Representation Adjustment and Parameter Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14143v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 09:20:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 18:13:50.035189
• Title: Class-Incremental Learning with CLIP: Adaptive Representation Adjustment and Parameter Fusion
• Title（参考訳）: CLIPによるクラスインクリメンタル学習:適応的表現調整とパラメータ融合
• Authors: Linlan Huang, Xusheng Cao, Haori Lu, Xialei Liu,
• Abstract要約: クラス増分学習(class-incremental learning)は難しい問題であり、目標は、時間とともに増加するクラスからデータを分類できるモデルをトレーニングすることである。 CLIPのような視覚言語で事前訓練されたモデルの進歩により、彼らは優れた一般化能力を示した。 しかし、単にモデルを微調整することで、下流タスクへのさらなる適応は、ひどく忘れてしまう。 事前訓練されたモデルを用いた既存の研究の多くは、モデルが新しい知識を得るとき、古いクラスを忘れることは一様であると仮定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.322832012497722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Class-incremental learning is a challenging problem, where the goal is to train a model that can classify data from an increasing number of classes over time. With the advancement of vision-language pre-trained models such as CLIP, they demonstrate good generalization ability that allows them to excel in class-incremental learning with completely frozen parameters. However, further adaptation to downstream tasks by simply fine-tuning the model leads to severe forgetting. Most existing works with pre-trained models assume that the forgetting of old classes is uniform when the model acquires new knowledge. In this paper, we propose a method named Adaptive Representation Adjustment and Parameter Fusion (RAPF). During training for new data, we measure the influence of new classes on old ones and adjust the representations, using textual features. After training, we employ a decomposed parameter fusion to further mitigate forgetting during adapter module fine-tuning. Experiments on several conventional benchmarks show that our method achieves state-of-the-art results. Our code is available at \url{https://github.com/linlany/RAPF}.
• Abstract（参考訳）: クラス増分学習(class-incremental learning)は難しい問題であり、目標は、時間とともに増加するクラスからデータを分類できるモデルをトレーニングすることである。 CLIPのような視覚言語による事前学習モデルの進歩により、完全に凍結されたパラメータを持つクラス増分学習において、優れた一般化能力を示す。 しかし、単にモデルを微調整することで、下流タスクへのさらなる適応は、ひどく忘れてしまう。 事前訓練されたモデルを用いた既存の研究の多くは、モデルが新しい知識を得るとき、古いクラスを忘れることは一様であると仮定している。 本稿では,適応表現調整とパラメータ融合 (RAPF) という手法を提案する。 新たなデータのトレーニング中に,新しいクラスが古いクラスに与える影響を測定し,テキスト機能を用いて表現を調整する。 訓練後, 分割パラメータ融合を用いて, アダプタモジュールの微調整時の忘れの軽減を図る。 いくつかの従来のベンチマーク実験により,本手法は最先端の結果が得られることが示された。 私たちのコードは \url{https://github.com/linlany/RAPF} で利用可能です。

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