iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning

Tóm tắt một câu

iCaRL là class-incremental baseline kinh điển kết hợp exemplar memory, nearest-mean-of-exemplars classifier và representation learning.

Vì sao cần cho đề tài

PrototypeMemory và NCM/prototype classifier trong đề tài cần nền từ iCaRL, dù domain của iCaRL là vision. Nó giúp bảo vệ các quyết định:

• dùng mean/prototype làm classifier;
• chọn exemplar/prototype có budget;
• báo old/new class accuracy và forgetting.

Nguồn đã kiểm

• arXiv: 1611.07725

Ghi chú evidence

Metadata và vai trò paper hiện ở mức source-checked từ arXiv abstract; chưa đọc PDF sâu.

Cần đọc tiếp

• Exemplar selection/herding.
• Nearest-mean-of-exemplars.
• Distillation khi thêm class mới.