クラス増分学習 (CIL) は、以前に学習した能力 (安定性) を維持しながら、トレーニングされたモデルをサンプルの新しいクラス (可塑性) で増分的に更新することを目的としています。この目標におけ

arxiv_reader のブックマーク 2023/08/04 11:48

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4740272473144240783/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.01698v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.01698v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2308.01698v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">記憶再生クラスの段階的学習のためのバランスのとれた破壊と再構築のダイナミクス</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> クラス増分学習 (CIL) は、以前に学習した能力 (安定性) を維持しながら、トレーニングされたモデルをサンプルの新しいクラス (可塑性) で増分的に更新することを目的としています。この目標におけ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230804#bookmark-4740272473144240783"><span class="datetime-body">2023/08/04 11:48</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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