CLASS-INCREMENTAL LEARNING WITH REPETITION

이번에는 새로운 Continual Learning의 방법을 제안하는 논문을 살펴봅니다. 이는 Class-Incremental Learning with Repetition (CIR)이라고 하며 2023.01에 arXiv에 제출되어 있는 논문을 기준으로 살펴보았습니다. 논문은 기존의 제안된 방법인 Class Incremental(CI)와 Domain Incremental(DI)의 중간에 위치하며 여러 파라미터에 의해 제어되는 데이터 제너레이터가 특정 클레스들을 반복해서 데이터 스트림에 사용할 수 있도록 도와주는 것을 의미합니다. 아직 정식으로 학회에 인정되지 못했지만 다방면으로 제시될 것으로 파악되어 미리 논문의 핵심부분을 정리하고 간단하게 알아봅니다. Abstract CIR은 반복이 포함된 클래스 증분 학습에 대한 설명입니다. 저자들은 단일 데이터 세트와 몇 가지 제어 매개 변수로부터 다양한 CIR 시나리오를 생성하는 두 가지 확률적 시나리오 생성기를 제안합니다. 또한 제안한 생성기를...

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