Under de senaste åren har Convolutional Neural Networks (CNN) visat anmärkningsvärda prestanda i många datorseende uppgifter såsom objektigenkänning och upptäckt. Men komplexa utbildningsfrågor, såsom "katastrofisk glömska" och hyperparameterstämning, gör inkrementellt lärande i CNNs till en svår utmaning. I detta dokument föreslår vi ett hierarkiskt djupt neuralt nätverk, med CNN på flera nivåer, och en motsvarande utbildningsmetod för inkrementellt lärande. Nätverket växer på ett trädliknande sätt för att rymma de nya dataklasserna utan att förlora förmågan att identifiera de tidigare utbildade klasserna. Det föreslagna nätverket testades på CIFAR-100 och rapporterade 60,46 % noggrannhet och 20 % minskning av utbildningsinsatser jämfört med omskolning av slutskikten i ett djupt nätverk. Nätverket organiserar inkommande dataklasser i funktionsdrivna superklasser och förbättrar befintliga hierarkiska CNN-modeller genom att lägga till förmågan till självtillväxt.
Ett annat hierarkiskt tillvägagångssätt föreslogs i Roy et al. REF där nätverket växer på ett trädliknande sätt för att rymma de nya klasserna.
Tree-CNN: A hierarchical Deep Convolutional Neural Network for incremental learning
{'venue': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'journal': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}