Abstrakt. En av de viktigaste skillnaderna mellan människans inlärningsmekanism och artificiella neurala nätverk (ANN) är människans förmåga att lära sig en uppgift i taget. Å andra sidan kan ANN bara lära sig flera uppgifter samtidigt. Alla försök att lära sig nya uppgifter gradvis får dem att helt glömma bort tidigare uppgifter. Denna brist på förmåga att lära sig stegvis, kallas Katastrof Glömta, anses vara ett stort hinder för att bygga en sann AI-system. I detta dokument är vårt mål att isolera de verkligt effektiva befintliga idéerna för inkrementellt lärande från dem som bara fungerar under vissa förhållanden. I detta syfte analyserar vi först noggrant den nuvarande teknikens (iCARL) metod för inkrementellt lärande och visar att systemets goda prestanda inte beror på de skäl som presenteras i den befintliga litteraturen. Vi drar slutsatsen att framgången för iCARL främst beror på kunskapsdestillering och erkänner en viktig begränsning av kunskapsdestillering, d.v.s. det leder ofta till partiskhet i klassificeringar. Slutligen föreslår vi en dynamisk tröskelrörlig algoritm som framgångsrikt kan ta bort denna skevhet. Vi demonstrerar effektiviteten av vår algoritm på CIFAR100 och MNIST datauppsättningar som visar nära optimala resultat. Vårt genomförande finns på https://github.com/Khurramjaved96/ inkrementellt lärande.
På samma sätt lär sig Javed och Shafait REF en end-to-end klassifier genom att föreslå en dynamisk algoritm för tröskelrörelser.
Revisiting Distillation and Incremental Classifier Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}