Non-Exemplar Class-Incremental Learning via Adaptive Old Class Reconstruction

计算机科学 判别式 班级(哲学) 水准点(测量) 人工智能 特征(语言学) 强化学习 渐进式学习 机器学习 适应(眼睛) 任务(项目管理) 过程(计算) 模式识别(心理学) 工程类 光学 物理 哲学 操作系统 系统工程 地理 语言学 大地测量学
作者
Shaokun Wang,Weiwei Shi,Yuhang He,Yifan Yu,Yihong Gong
标识
DOI:10.1145/3581783.3611926
摘要

In the Class-Incremental Learning (CIL) task, rehearsal-based approaches have received a lot of attention recently. However, storing old class samples is often infeasible in application scenarios where device memory is insufficient or data privacy is important. Therefore, it is necessary to rethink Non-Exemplar Class-Incremental Learning (NECIL). In this paper, we propose a novel NECIL method named POLO with an adaPtive Old cLass recOnstruction mechanism, in which a density-based prototype reinforcement method (DBR), a topology-correction prototype adaptation method (TPA), and an adaptive prototype augmentation method (APA) are designed to reconstruct pseudo features of old classes in new incremental sessions. Specifically, the DBR focuses on the low-density features to maintain the model's discriminative ability for old classes. Afterward, the TPA is designed to adapt old class prototypes to new feature spaces in the incremental learning process. Finally, the APA is developed to further adapt pseudo feature spaces of old classes to new feature spaces. Experimental evaluations on four benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our proposed method over the state-of-the-art NECIL methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
阿姨洗铁路完成签到 ,获得积分10
7秒前
抹不掉的记忆完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
余杭村王小虎完成签到,获得积分10
10秒前
韭黄完成签到,获得积分20
14秒前
jeffrey完成签到,获得积分10
14秒前
Rondab应助机灵枕头采纳,获得10
20秒前
佳无夜完成签到,获得积分10
25秒前
摆哥完成签到,获得积分10
29秒前
66完成签到,获得积分10
34秒前
zlqq完成签到 ,获得积分10
34秒前
Hardskills发布了新的文献求助10
37秒前
38秒前
之_ZH完成签到 ,获得积分10
46秒前
gds2021完成签到 ,获得积分10
48秒前
你好呀嘻嘻完成签到 ,获得积分10
48秒前
梅特卡夫完成签到,获得积分10
50秒前
熊雅完成签到,获得积分10
51秒前
53秒前
睡到自然醒完成签到 ,获得积分10
54秒前
cis2014完成签到,获得积分10
56秒前
独特的大有完成签到 ,获得积分10
56秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
57秒前
59秒前
xingyi完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
舒心的秋荷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zz123发布了新的文献求助10
1分钟前
liaomr完成签到 ,获得积分10
1分钟前
粗犷的灵松完成签到,获得积分10
1分钟前
吃小孩的妖怪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ncuwzq完成签到,获得积分10
1分钟前
yshj完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
净禅完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
迷人的寒风完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
water应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038112
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575788
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305604
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022