Few-Shot Class-Incremental Learning: Controllable Relation Disentanglement

Основні поняття

提案されたCTRL-FSCIL方法は、FSCILタスクに新しい視点で取り組み、カテゴリ間の虚偽関係を解き明かすことで、効果的に関係を制御します。

Анотація

• Abstract:
  • 提案：CTRL-FSCIL方法は、FSCILタスクに新しい視点からアプローチし、カテゴリ間の虚偽相関を解き明かすことでFSCILを強化する。
• Introduction:
  • FSCILタスクの重要性：ディープラーニングモデルの低データシナリオにおけるパフォーマンス向上が課題。
• Methodology:
  • Controllable proxy learning: ベースセッションでは、基本カテゴリ埋め込みを制御可能なプロキシとしてアンカーする戦略が導入される。
  • Relation-disentanglement-guided adaptation: 増分セッションでは、バックボーンネットワークのパラメータが凍結され、関係解除コントローラーが使用される。
• Experiments:
  • CIFAR-100, mini-ImageNet, CUB-200データセットで実験が行われ、我々のCTRL-FSCIL方法は競合手法よりも優れた性能を示した。

Статистика

ベースセッションでは学習率0.25で100エポックトレーニング。
インクリメンタルセッションでは学習率0.2で50〜400イテレーション設定。

Цитати

"Extensive experiments on CIFAR-100, mini-ImageNet, and CUB-200 datasets demonstrate the effectiveness of our CTRL-FSCIL method."

Ключові висновки, отримані з

Controllable Relation Disentanglement for Few-Shot Class-Incremental Learning

by Yuan Zhou,Ri... о arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11070.pdf

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