Nov, 2023
结合过去、现在和将来:一种用于分类增量学习的自监督方法
Combining Past, Present and Future: A Self-Supervised Approach for Class Incremental Learning
Xiaoshuang Chen, Zhongyi Sun, Ke Yan, Shouhong Ding, Hongtao Lu
TL;DR提出了一种基于自监督学习的类增量学习框架 CPPF,具有原型聚类模块、嵌入空间保留模块和多教师蒸馏模块,该方法在 CIFAR100 和 ImageNet100 数据集上实验证明了其对自监督类增量学习性能的提升。