論文の概要: Two-Way Is Better Than One: Bidirectional Alignment with Cycle Consistency for Exemplar-Free Class-Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05675v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 03:57:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.539634
• Title: Two-Way Is Better Than One: Bidirectional Alignment with Cycle Consistency for Exemplar-Free Class-Incremental Learning
• Title（参考訳）: 2-Wayは1より優れている: 初級クラスインクリメンタルラーニングのためのサイクル整合性を備えた双方向アライメント
• Authors: Hongye Xu, Bartosz Krawczyk,
• Abstract要約: サイクル一貫性を目標としたプロジェクタ双方向アライメント手法であるBiCycを紹介する。 そこで本研究では,BiCycが事前学習した微粒化機構において競争力を維持しつつ,スクラッチ設定時の忘れを著しく低減し,精度を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.63181149575886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning (CL) seeks models that acquire new skills without erasing prior knowledge. In exemplar-free class-incremental learning (EFCIL), this challenge is amplified because past data cannot be stored, making representation drift for old classes particularly harmful. Prototype-based EFCIL is attractive for its efficiency, yet prototypes drift as the embedding space evolves; therefore, projection-based drift compensation has become a popular remedy. We show, however, that existing one-directional projections introduce systematic bias: they either retroactively distort the current feature geometry or align past classes only locally, leaving cycle inconsistencies that accumulate across tasks. We introduce BiCyc, a bidirectional projector alignment approach with a cycle-consistency objective. BiCyc jointly optimizes two maps, old-to-new and new-to-old, with stop-gradient gating so that transport and representation co-evolve. Analytically, we show that the cycle loss contracts the singular spectrum toward unity in whitened space, and that improved transport of class means and covariances yields smaller perturbations of classification log-odds, preserving old-class decisions and mitigating catastrophic forgetting. Empirically, across standard EFCIL benchmarks, BiCyc substantially reduces forgetting and improves accuracy in from-scratch settings, while remaining competitive in the pretrained fine-grained regime.
• Abstract（参考訳）: 継続学習(CL)は、事前知識を消去することなく新しいスキルを習得するモデルを求める。 EFCIL(exemplar-free class-incremental learning)では、過去のデータが保存できないため、古いクラスの表現ドリフトが特に有害になるため、この課題が増幅される。 プロトタイプベースのEFCILはその効率性に魅力があるが、埋め込み空間が進化するにつれてプロトタイプがドリフトするので、プロジェクションベースのドリフト補償は一般的な治療法となっている。 それらは現在の特徴幾何を遡って歪ませるか、あるいは局所的にのみ過去のクラスを整列させ、タスクにまたがるサイクルの不整合を残します。 サイクル一貫性を目標とした双方向プロジェクタアライメント手法であるBiCycを紹介する。 BiCycは2つのマップ、古いもの、新しいもの、そして新しいもの、を共同で最適化する。 解析学的には, サイクル損失は, 白色空間における単体化に向けて特異スペクトルを縮約し, クラス平均と共分散の輸送性の向上は, 分類ログの摂動を小さくし, 旧式な決定を保ち, 破滅的な忘れを緩和することを示した。 実証的には、標準のEFCILベンチマークにおいて、BiCycは、事前訓練されたきめ細かな状態において競争力を維持しながら、ストレート設定における忘れを著しく低減し、精度を向上する。

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