定義：學習系統能不斷從新樣本中學習新的知識，並能保存大部分之前已經學習到的知識。 增量學習的重要性主要體現在以下兩個方面： （1）在實際的感知數據中，數據量往往是逐漸增加的，因此，在面臨新的數據時，學習方法應能對訓練好的系統進行某些改的，以對新數據中蘊含的知識進行學習。 （2）對一個 ...

問題 實際處理和解決機器學習問題過程中，我們會遇到一些“大數據”問題，比如有上百萬條數據，上千上萬維特征，此時數據存儲已經達到10G這種級別。這種情況下，如果還是直接使用傳統的方式肯定行不通，比如當你想把數據load到內存中轉成numpy數組，你會發現要么創建不了那么大的numpy矩陣，要么直接 ...

盡管深度結構在許多任務中都有效，但它們仍然受到一些重要限制。尤其是，它們容易遭受災難性的遺忘，即，由於需要新的類而未保留原始訓練集時，當要求他們更新模型時，他們的表現很差。本文在語義分割的背景下解決了這個問題。當前的策略無法完成此任務，因為他們沒有考慮語義分割的特殊方面：由於每個 ...

【摘要】 本文通過三篇發表在CVPR 2019上的論文，對增量學習任務進行簡單的介紹和總結。在此基礎上，以個人的思考為基礎，對這一研究領域的未來趨勢進行預測。 一、背景介紹 目前，在滿足一定條件的情況下，深度學習算法在圖像分類任務上的精度已經能夠達到人類的水平 ...

轉載自https://www.cnblogs.com/zeze/p/8268388.html Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做這個問題的。思路就是說我不能忘記第一 ...

前言 關於語義分割中增量學習對背景類進行編碼 1.增量學習(Incremental Learning):具有以下特點可以定義為增量學習 可以學習新的信息中的有用信息 不需要訪問已經用於訓練分類器的原始數據 對已經學習的知識具有記憶功能 在面對新數據中包含的新類別時 ...

論文提出增量式少樣本目標檢測算法ONCE，與主流的少樣本目標檢測算法不太一樣，目前很多性能高的方法大都基於比對的方式進行有目標的檢測，並且需要大量的數據進行模型訓練再應用到新類中，要檢測所有的類別則需要全部進行比對，十分耗時。而論文是增量式添加類別到模型，以常規的推理形式直接檢測，十分高效 ...

【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[握手][握手] 【再啰嗦一下】本文銜接上兩個隨筆：人工智能中小樣本問題相關的系列模型演變及學習筆記（一）：元學習、小樣本學習 【再啰嗦一下】本文銜接上兩個隨筆：人工智能中小樣本問題相關 ...