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洞察 - 클래스 증분 학습
효과적 순위 증가와 특징 풍부성 향상을 통한 클래스 증분 학습의 전방향 호환성 개선
클래스 증분 학습에서 기저 세션 동안 표현의 효과적 순위를 높임으로써 후속 과제에 유용한 정보적 특징을 보존할 수 있다.
기존 학습 클래스의 불균형적 망각 극복하기
클래스 증분 학습에서 발생하는 기존 클래스들의 불균형적 망각 문제를 해결하기 위한 방법 제안
지속적인 학습을 위한 사전 학습 모델 기반 확장 가능한 하위 공간 앙상블
사전 학습 모델을 활용하여 새로운 클래스를 지속적으로 학습할 수 있는 확장 가능한 하위 공간 앙상블 모델을 제안한다. 이를 통해 기존 지식의 망각 없이 새로운 지식을 효과적으로 습득할 수 있다.
