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洞察 - 少樣本類別增量學習
CLOSER：一種用於少樣本類別增量學習的改進表示學習方法
與試圖最大化類間距離的傳統方法相反，CLOSER主張縮小類間距離，以學習更具辨別性和可遷移性的表示，從而提高少樣本類別增量學習的性能。
以聚合的 f 平均神經網路應用於少樣本類別增量學習
本文提出了一種新的集成學習方法 Aggregated f-averages (AFA)，能夠有效地將多個專門化的弱分類器融合在一起，以解決少樣本類別增量學習的問題。
以少量樣本增量學習新類別的知識適應網路
提出一種知識適應網路(KANet),能夠利用基礎模型CLIP提供的一般表示,並透過知識適配器(KA)模組和增量偽造學習(IPEL)機制,有效地將任務特定知識融入到CLIP中,以解決少樣本類別增量學習的挑戰。
