Nov, 2016

iCaRL:增量分类器与表示学习

TL;DR本研究提出了一种新的训练策略iCaRL,可以使得系统能够进行类别的增量式学习,同时学习有效的分类器和数据表示,与其他先前的工作相比, iCaRL能够持续地增量学习更多的类别,这在CIFAR-100和ImageNet ILSVRC 2012数据集的实验证明了其可行性。