Avalanche：一个端到端的持续学习库
机器学习
2021-04-02 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
从非平稳数据流中持续学习是机器学习中一个长期目标且具有挑战性的问题。近年来，我们见证了持续学习领域重新兴起且快速增长的关注，尤其在深度学习社区内。然而，算法解决方案往往难以重新实现、评估以及在不同设置间移植，即便在标准基准上的结果也难以复现。在本工作中，我们提出 Avalanche，一个基于 PyTorch 的用于持续学习研究的开源端到端库。Avalanche 旨在为持续学习算法的快速原型设计、训练和可复现评估提供共享且协作的代码库。
引用
@article{arxiv.2104.00405,
title = {Avalanche: an End-to-End Library for Continual Learning},
author = {Vincenzo Lomonaco and Lorenzo Pellegrini and Andrea Cossu and Antonio Carta and Gabriele Graffieti and Tyler L. Hayes and Matthias De Lange and Marc Masana and Jary Pomponi and Gido van de Ven and Martin Mundt and Qi She and Keiland Cooper and Jeremy Forest and Eden Belouadah and Simone Calderara and German I. Parisi and Fabio Cuzzolin and Andreas Tolias and Simone Scardapane and Luca Antiga and Subutai Amhad and Adrian Popescu and Christopher Kanan and Joost van de Weijer and Tinne Tuytelaars and Davide Bacciu and Davide Maltoni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00405},
year = {2021}
}
备注
Official Website: https://avalanche.continualai.org