持续进化的分类器用于小样本增量学习

CVPRApr, 2021

持续进化的分类器用于小样本增量学习

Few-Shot Incremental Learning with Continually Evolved Classifiers

Chi Zhang, Nan Song, Guosheng Lin, Yun Zheng, Pan Pan...

TL;DR本文提出了一种基于分离学习策略的持续演化分类器（CEC）框架，该框架在每个增量会话中只更新分类器，从而避免了表示的知识遗忘问题，并采用伪增量学习方法优化图参数来构建持续的上下文信息传递网络，以解决少样本类别增量学习（FSCIL）的课程先决问题，实验结果表明该方法在 CIFAR100、miniImageNet 和 Caltech-USCD Birds-200-2011（CUB200）等基准数据集上表现出 remarkable 的优势。

Abstract

Few-shot class-incremental learning (FSCIL) aims to design machine learning algorithms that can continually learn new concepts from a few data points, without forgetting knowledge of old classes. The difficulty lies in that limited data from new classes not only lead to significant ove

few-shot learning class-incremental learning continual learning decoupled learning strategy continually evolved classifier

发现论文，激发创造

增强的少样本逐类增量学习通过集合模型

通过设计新的集成模型框架与数据增强，以解决在少样本类别增量学习中的过拟合问题，并应用多输入多输出的集成结构和空间感知的数据增强策略来改善特征提取器的多样性和减轻过拟合，同时整合自监督学习以进一步提高模型泛化能力，综合实验结果表明该方法在少样本类别增量学习中能够减轻过拟合问题，并且优于现有方法。

Jan, 2024

Few-Shot 类增量学习调查

本文从方法学、性能、应用等多个角度全面分析了最新的 few-shot class-incremental learning（FSCIL）的进展，包括理论研究、性能评估和应用案例，针对当前存在的数据实时性差、忘记之前学习内容、过拟合等问题，提出了一种划分方法，将 FSCIL 分成了传统机器学习方法、元学习方法、特征和特征空间方法、重放方法和动态网络结构方法等五个子领域，并介绍了该领域在计算机视觉、自然语言处理和图像处理等多个方面的应用及未来的研究方向。

Apr, 2023

减少偏差的少样本递增学习

本研究提出了一种用于解决少样本增量学习中模型偏差问题的新方法，通过激发映射能力、分别进行双特征分类和自优化分类器等步骤，显著减轻了模型偏差问题，并在三个广泛使用的少样本增量学习基准数据集上取得了最先进的性能。

Feb, 2024

受限的少样本类增量学习

提出一种名为 C-FSCIL 的架构，利用超维嵌入，对每个新的类别进行异构存储策略，解决了记忆约束，并通过一些新的损失函数，进一步提高了类向量表示的质量。在 CIFAR100、miniImageNet 和 Omniglot 数据集上的实验结果表明，C-FSCIL 在几乎不用牺牲精度的情况下实现了很高的压缩比。

Mar, 2022

少样本类别增量学习综述

Few-shot Class-Incremental Learning (FSCIL) is comprehensively reviewed, covering problem definition, challenges, general schemes, benchmark datasets, evaluation metrics, classification methods, object detection methods, and future research directions.

Aug, 2023

多模态参数高效的少样本类增量学习

本文提出了一种名为 CPE-CLIP 的参数高效持续学习方法，利用 CLIP 预训练阶段获取的丰富知识和泛化能力实现类别学习，其结果表明，相比现有方法，CPE-CLIP 显著提高了少样本类别增量学习的性能，同时也大大减少了可学习参数和训练成本。

Mar, 2023

自监督随机分类器用于少样本类别增量学习

本文提出一种自我监督的随机分类器（S3C），来解决少样本类增量学习中过拟合和灾难性遗忘的问题，并在三个基准数据集上进行了广泛的评估，表明所提出的框架的有效性。

Jul, 2023

少样本类增量学习

该研究重点关注 CNN 模型在少数有标记样本的情况下如何对新类别进行增量式学习，并提出了基于神经气网络的知识表示和 TOpology-Preserving knowledge InCrementer (TOPIC) 框架来解决这一问题，实验结果表明该方法在几个数据集上优于当前最先进的类增量学习方法。

Apr, 2020

基于迁移学习的分类器集成在少样本类增量学习中的应用

提出 TLCE 模型，利用多个预训练模型提高新旧类别的区分度。通过使用史诗式训练将旧类别图像映射到准正交原型以减少新旧类别的干扰，并通过集成多样的预训练模型适应数据不平衡的情况，从而在各种数据集上实验证明我们的转移学习集成方法优于最先进的少样本增量学习方法。

Dec, 2023

针对小样本类增量学习的平衡监督对比学习

本文提出了一种简单有效的学习方案，来解决 few-shot class-incremental learning 中平衡新任务的欠拟合和遗忘之前任务的挑战，并在 CUB200、CIFAR100 和 miniImagenet 数据集上展现了领先的性能。

May, 2023