論文の概要: Ambiguity-Guided Learnable Distribution Calibration for Semi-Supervised Few-Shot Class-Incremental Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23237v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 04:29:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.028818
- Title: Ambiguity-Guided Learnable Distribution Calibration for Semi-Supervised Few-Shot Class-Incremental Learning
- Title（参考訳）: 半教師付きFew-Shotクラスインクリメンタルラーニングのための曖昧性誘導型学習可能分布校正
- Authors: Fan Lyu, Linglan Zhao, Chengyan Liu, Yinying Mei, Zhang Zhang, Jian Zhang, Fuyuan Hu, Liang Wang,
- Abstract要約: FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)は、制限されたデータから新しい概念を学習し、それ以前のクラスの知識を維持したモデルに焦点を当てる。
近年、ラベルのないサンプルを活用して、少数のサンプルから学習するモデルを支援する研究が盛んに行われている。
本稿では,Ambiguity-Guided Learnable Distribution (ALDC) 戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.869958236996029
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Few-Shot Class-Incremental Learning (FSCIL) focuses on models learning new concepts from limited data while retaining knowledge of previous classes. Recently, many studies have started to leverage unlabeled samples to assist models in learning from few-shot samples, giving rise to the field of Semi-supervised Few-shot Class-Incremental Learning (Semi-FSCIL). However, these studies often assume that the source of unlabeled data is only confined to novel classes of the current session, which presents a narrow perspective and cannot align well with practical scenarios. To better reflect real-world scenarios, we redefine Semi-FSCIL as Generalized Semi-FSCIL (GSemi-FSCIL) by incorporating both base and all the ever-seen novel classes in the unlabeled set. This change in the composition of unlabeled samples poses a new challenge for existing methods, as they struggle to distinguish between unlabeled samples from base and novel classes. To address this issue, we propose an Ambiguity-guided Learnable Distribution Calibration (ALDC) strategy. ALDC dynamically uses abundant base samples to correct biased feature distributions for few-shot novel classes. Experiments on three benchmark datasets show that our method outperforms existing works, setting new state-of-the-art results.
- Abstract（参考訳）: FSCIL(Few-Shot Class-Incremental Learning)は、制限されたデータから新しい概念を学習し、それ以前のクラスの知識を維持したモデルに焦点を当てる。
近年,未ラベルのサンプルを活用して少数のサンプルからの学習を支援する研究が盛んに行われており,半教師付きFew-shot Class-Incremental Learning (Semi-FSCIL) の分野が生まれている。
しかし、これらの研究は、ラベルのないデータのソースは、現在のセッションの新たなクラスに限られており、狭い視点を示し、実用的なシナリオとうまく一致しないと仮定することが多い。
実世界のシナリオをよりよく反映するために,未ラベルのセットに,ベースクラスと非表示の新規クラスの両方を組み込むことにより,Semi-FSCILをGeneralized Semi-FSCIL (GSemi-FSCIL) として再定義する。
未ラベルのサンプルの構成の変化は、未ラベルのサンプルをベースクラスと新規クラスから区別することの難しさから、既存の手法に新たな課題をもたらす。
本稿では,Ambiguity-Guided Learnable Distribution Calibration (ALDC) 戦略を提案する。
ALDCは、豊富なベースサンプルを動的に使用して、数発の新規クラスに対するバイアスのある特徴分布を補正する。
3つのベンチマークデータセットの実験により、我々の手法は既存の作業よりも優れており、新しい成果が得られた。
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