論文の概要: Learn by Reasoning: Analogical Weight Generation for Few-Shot Class-Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21258v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 08:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:22.707603
• Title: Learn by Reasoning: Analogical Weight Generation for Few-Shot Class-Incremental Learning
• Title（参考訳）: 推論による学習:数ショットクラスインクリメンタルラーニングのための分析重み生成
• Authors: Jizhou Han, Chenhao Ding, Yuhang He, Songlin Dong, Qiang Wang, Xinyuan Gao, Yihong Gong,
• Abstract要約: FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)では、限られたデータから新しいクラスを学ぶことができる。 従来のFSCILメソッドは、新しいクラスデータに制限のある微調整パラメータを必要とすることが多い。 ヒト脳の類推学習機構に着想を得て,新しい類推生成法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.890629892640206
• License:
• Abstract: Few-shot class-incremental Learning (FSCIL) enables models to learn new classes from limited data while retaining performance on previously learned classes. Traditional FSCIL methods often require fine-tuning parameters with limited new class data and suffer from a separation between learning new classes and utilizing old knowledge. Inspired by the analogical learning mechanisms of the human brain, we propose a novel analogical generative method. Our approach includes the Brain-Inspired Analogical Generator (BiAG), which derives new class weights from existing classes without parameter fine-tuning during incremental stages. BiAG consists of three components: Weight Self-Attention Module (WSA), Weight & Prototype Analogical Attention Module (WPAA), and Semantic Conversion Module (SCM). SCM uses Neural Collapse theory for semantic conversion, WSA supplements new class weights, and WPAA computes analogies to generate new class weights. Experiments on miniImageNet, CUB-200, and CIFAR-100 datasets demonstrate that our method achieves higher final and average accuracy compared to SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、モデルが学習済みのクラスのパフォーマンスを維持しながら、限られたデータから新しいクラスを学習できるようにする。 従来のFSCILメソッドは、新しいクラスデータに制限のある微調整パラメータを必要とすることが多く、新しいクラスを学習し、古い知識を活用するのに苦しむ。 ヒト脳の類推学習機構に着想を得て,新しい類推生成法を提案する。 私たちのアプローチには、インクリメンタル段階においてパラメータを微調整せずに既存のクラスから新しいクラス重みを導出するBrain-Inspired Analogical Generator (BiAG)が含まれる。 BiAGは3つのコンポーネントで構成されている: 軽量自己注意モジュール(WSA)、軽量&プロトタイプアナロジカルアテンションモジュール(WPAA)、セマンティックコンバージョンモジュール(SCM)。 SCMは意味変換にNeural Collapse理論を使用し、WSAは新しいクラスウェイトを補足し、WPAAはアナログを計算して新しいクラスウェイトを生成する。 miniImageNet, CUB-200, CIFAR-100データセットを用いた実験により, SOTA法と比較して, 最終的な精度と平均精度が向上することを示した。

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