导言 传统的神经网络都是基于固定的数据集进行训练学习的，一旦有新的，不同分布的数据进来，一般而言需要重新训练整个网络，这样费时费力，而且在实际应用场景中也不适用，所以增量学习应运而生。 增量学习主要旨在解决灾难性遗忘(Catastrophic-forgetting) 问题,本文将要介绍 ...

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 ...

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 ...

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 ...

【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 ...