論文の概要: Generalized Incremental Learning under Concept Drift across Evolving Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05736v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 04:36:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.317806
• Title: Generalized Incremental Learning under Concept Drift across Evolving Data Streams
• Title（参考訳）: 進化するデータストリームにまたがる概念ドリフトに基づく一般化インクリメンタルラーニング
• Authors: En Yu, Jie Lu, Guangquan Zhang,
• Abstract要約: 実世界のデータストリームは、概念の漂流を特徴とする固有の非定常性を示し、適応学習システムにとって重要な課題となっている。 我々は,GILCD (Generalized Incremental Learning under Concept Drift) を定式化し,オープン環境ストリーミング環境における分布空間とラベル空間の連成進化を特徴付ける。 本稿では,新しいプロトタイプをベース表現と融合させ,新しいクラス識別を安定的に実現するCalibrated Source-Free Adaptation (CSFA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.62505920071586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world data streams exhibit inherent non-stationarity characterized by concept drift, posing significant challenges for adaptive learning systems. While existing methods address isolated distribution shifts, they overlook the critical co-evolution of label spaces and distributions under limited supervision and persistent uncertainty. To address this, we formalize Generalized Incremental Learning under Concept Drift (GILCD), characterizing the joint evolution of distributions and label spaces in open-environment streaming contexts, and propose a novel framework called Calibrated Source-Free Adaptation (CSFA). First, CSFA introduces a training-free prototype calibration mechanism that dynamically fuses emerging prototypes with base representations, enabling stable new-class identification without optimization overhead. Second, we design a novel source-free adaptation algorithm, i.e., Reliable Surrogate Gap Sharpness-aware (RSGS) minimization. It integrates sharpness-aware perturbation loss optimization with surrogate gap minimization, while employing entropy-based uncertainty filtering to discard unreliable samples. This mechanism ensures robust distribution alignment and mitigates generalization degradation caused by uncertainties. Therefore, CSFA establishes a unified framework for stable adaptation to evolving semantics and distributions in open-world streaming scenarios. Extensive experiments validate the superior performance and effectiveness of CSFA compared to state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータストリームは、概念の漂流を特徴とする固有の非定常性を示し、適応学習システムにとって重要な課題となっている。 既存の手法は分散シフトの分離に対処するが、限定的な監督と永続的な不確実性の下でラベル空間と分布の臨界共進化を見落としている。 そこで我々は,GILCD (Generalized Incremental Learning under Concept Drift) を定式化し,オープン環境のストリーミング環境における分布空間とラベル空間の共同進化を特徴付けるとともに,Calibrated Source-Free Adaptation (CSFA) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 まず、CSFAは、新しいプロトタイプをベース表現で動的に融合させ、最適化オーバーヘッドなしに安定した新しいクラス識別を可能にする、トレーニング不要のプロトタイプキャリブレーション機構を導入する。 第2に、新しいソースフリー適応アルゴリズム、すなわち、RSGS(Reliable Surrogate Gap Sharpness-aware)の最小化を設計する。 シャープネスを考慮した摂動損失最適化とサロゲートギャップ最小化を統合し、エントロピーに基づく不確実性フィルタリングを用いて信頼性の低いサンプルを廃棄する。 この機構は、ロバストな分布アライメントを保証し、不確実性に起因する一般化劣化を緩和する。 そのため、CSFAは、オープンワールドストリーミングシナリオにおける進化的セマンティクスと分散への安定した適応のための統一的なフレームワークを確立している。 総合的な実験は、最先端のアプローチと比較してCSFAの優れた性能と有効性を検証する。

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