Abstrakt. Inkrementell inlärning (IL) har fått mycket uppmärksamhet på senare tid, men litteraturen saknar en exakt problemdefinition, korrekta utvärderingsinställningar och mått anpassade speciellt för IL-problemet. Ett av huvudmålen med detta arbete är att fylla dessa luckor för att skapa en gemensam grund för bättre förståelse av IL. Den största utmaningen för en IL-algoritm är att uppdatera klassificeringen samtidigt som befintlig kunskap bevaras. Vi observerar att förutom att glömma, en känd fråga samtidigt bevara kunskap, IL också lider av ett problem som vi kallar oförsonlighet, oförmåga av en modell att uppdatera sin kunskap. Vi introducerar två mätvärden för att kvantifiera glömska och oförsonlighet som gör att vi kan förstå, analysera och få bättre insikter i IL-algoritmers beteende. Vi presenterar RWalk, en generalisering av EWC++ (vår effektiva version av EWC [7] ) och Path Integral [26] med ett teoretiskt grundat KL-divergence-baserat perspektiv. Vi tillhandahåller en grundlig analys av olika IL algoritmer på MNIST och CIFAR-100 dataset. I dessa experiment får RWalk överlägsna resultat i form av noggrannhet, och ger också en bättre avvägning mellan glömska och oförsonlighet.
Chaudhry m.fl. REF introducerar mätvärden för att kvantifiera glömska och oförsonlighet, och föreslår också Riemannian gå till gradvis lära klasser.
Riemannian Walk for Incremental Learning: Understanding Forgetting and Intransigence
{'venue': '15th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}