定义：学习系统能不断从新样本中学习新的知识，并能保存大部分之前已经学习到的知识。 增量学习的重要性主要体现在以下两个方面： （1）在实际的感知数据中，数据量往往是逐渐增加的，因此，在面临新的数据时，学习方法应能对训练好的系统进行某些改的，以对新数据中蕴含的知识进行学习。 （2）对一个 ...

问题 实际处理和解决机器学习问题过程中，我们会遇到一些“大数据”问题，比如有上百万条数据，上千上万维特征，此时数据存储已经达到10G这种级别。这种情况下，如果还是直接使用传统的方式肯定行不通，比如当你想把数据load到内存中转成numpy数组，你会发现要么创建不了那么大的numpy矩阵，要么直接 ...

尽管深度结构在许多任务中都有效，但它们仍然受到一些重要限制。尤其是，它们容易遭受灾难性的遗忘，即，由于需要新的类而未保留原始训练集时，当要求他们更新模型时，他们的表现很差。本文在语义分割的背景下解决了这个问题。当前的策略无法完成此任务，因为他们没有考虑语义分割的特殊方面：由于每个 ...

【摘要】 本文通过三篇发表在CVPR 2019上的论文，对增量学习任务进行简单的介绍和总结。在此基础上，以个人的思考为基础，对这一研究领域的未来趋势进行预测。 一、背景介绍 目前，在满足一定条件的情况下，深度学习算法在图像分类任务上的精度已经能够达到人类的水平 ...

转载自https://www.cnblogs.com/zeze/p/8268388.html Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的。思路就是说我不能忘记第一 ...

前言 关于语义分割中增量学习对背景类进行编码 1.增量学习(Incremental Learning):具有以下特点可以定义为增量学习 可以学习新的信息中的有用信息 不需要访问已经用于训练分类器的原始数据 对已经学习的知识具有记忆功能 在面对新数据中包含的新类别时 ...

论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE，与主流的少样本目标检测算法不太一样，目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测，并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中，要检测所有的类别则需要全部进行比对，十分耗时。而论文是增量式添加类别到模型，以常规的推理形式直接检测，十分高效 ...

【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手] 【再啰嗦一下】本文衔接上两个随笔：人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（一）：元学习、小样本学习 【再啰嗦一下】本文衔接上两个随笔：人工智能中小样本问题相关 ...