Inkrementell klassinlärning inbegriper undervisningsklasser i sekventiell ordning i explosioner av exempel från samma klass. Detta strider mot de antaganden som ligger till grund för metoder för utbildning av vanliga djupa neurala nätverk, och kommer att orsaka dem att drabbas av katastrofal glömska. Det kan hävdas att den bästa metoden för inkrementell klassinlärning är iCARL, men det kräver att man lagrar träningsexempel för varje klass, vilket gör det svårt att skala. Här föreslår vi FearNet för inkrementell klassinlärning. Fear-Net är en generativ modell som inte lagrar tidigare exempel, vilket gör det minne effektivt. FearNet använder ett hjärninspirerat dubbelminnessystem där nya minnen konsolideras från ett nätverk för nya minnen inspirerade av däggdjurs hippocampal komplex till ett nätverk för långtidslagring inspirerad av medial prefrontal cortex. Minneskonsolidering är inspirerad av mekanismer som uppstår under sömnen. FearNet använder också en modul inspirerad av den basolaterala amygdala för att bestämma vilket minne system att använda för återkallande. FearNet uppnår toppmodern prestanda vid inkrementell klassinlärning på bild (CIFAR-100, CUB-200) och ljudklassificering (AudioSet) riktmärken.
Kemker och Kanan REF föreslog FearNet arkitektur som består av tre hjärninspirerade neurala nätverk för senaste lagring, långtidslagring, och bestämma vilken som ska användas för ett visst exempel, respektive.
FearNet: Brain-Inspired Model for Incremental Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}