論文の概要: Adaptive Decision Boundary for Few-Shot Class-Incremental Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10976v2
- Date: Thu, 17 Apr 2025 04:50:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 10:52:32.828911
- Title: Adaptive Decision Boundary for Few-Shot Class-Incremental Learning
- Title（参考訳）: Few-Shot Class-Incremental Learningのための適応的決定境界
- Authors: Linhao Li, Yongzhang Tan, Siyuan Yang, Hao Cheng, Yongfeng Dong, Liang Yang,
- Abstract要約: FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)は、学習済みの授業の知識を忘れずに、限られたトレーニングサンプルから新しいクラスを継続的に学習することを目的としている。
本稿では、ほとんどのFSCILメソッドと互換性のあるADBS(Adaptive Decision Boundary Strategy)を提案する。
具体的には、各クラスに特定の決定境界を割り当て、トレーニング中にこれらの境界を適応的に調整し、各セッションのクラスに対する決定空間を最適に洗練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.451582196290866
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- Abstract: Few-Shot Class-Incremental Learning (FSCIL) aims to continuously learn new classes from a limited set of training samples without forgetting knowledge of previously learned classes. Conventional FSCIL methods typically build a robust feature extractor during the base training session with abundant training samples and subsequently freeze this extractor, only fine-tuning the classifier in subsequent incremental phases. However, current strategies primarily focus on preventing catastrophic forgetting, considering only the relationship between novel and base classes, without paying attention to the specific decision spaces of each class. To address this challenge, we propose a plug-and-play Adaptive Decision Boundary Strategy (ADBS), which is compatible with most FSCIL methods. Specifically, we assign a specific decision boundary to each class and adaptively adjust these boundaries during training to optimally refine the decision spaces for the classes in each session. Furthermore, to amplify the distinctiveness between classes, we employ a novel inter-class constraint loss that optimizes the decision boundaries and prototypes for each class. Extensive experiments on three benchmarks, namely CIFAR100, miniImageNet, and CUB200, demonstrate that incorporating our ADBS method with existing FSCIL techniques significantly improves performance, achieving overall state-of-the-art results.
- Abstract（参考訳）: FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)は、学習済みの授業の知識を忘れずに、限られたトレーニングサンプルから新しいクラスを継続的に学習することを目的としている。
従来のFSCIL法は、ベーストレーニングセッション中に豊富なトレーニングサンプルで堅牢な特徴抽出器を構築し、その後、この抽出器を凍結する。
しかし、現在の戦略は、各クラスの特定の決定空間に注意を払わずに、新規クラスと基本クラスの関係のみを考慮して、破滅的な忘れ込みを防ぐことに重点を置いている。
そこで本研究では,ほとんどのFSCIL手法と互換性のある適応決定境界戦略 (Adaptive Decision Boundary Strategy, ADBS) を提案する。
具体的には、各クラスに特定の決定境界を割り当て、トレーニング中にこれらの境界を適応的に調整し、各セッションのクラスに対する決定空間を最適に洗練する。
さらに,クラス間の差異を増幅するために,各クラスに対する決定境界とプロトタイプを最適化する,クラス間制約損失を新たに導入する。
CIFAR100, miniImageNet, CUB200という3つのベンチマークの大規模な実験では、既存のFSCIL技術にADBSメソッドを組み込むことで、パフォーマンスが大幅に向上し、全体的な成果が達成された。
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