用于持续学习的带回顾的批级经验回放
机器学习
2020-07-15 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
持续学习是深度学习的一个分支，旨在学习稳定性与可塑性之间取得平衡。CVPR 2020 CLVision 计算机视觉持续学习挑战赛致力于使用 CORe50 数据集在三种不同持续学习场景下评估并推进当前最先进的持续学习方法。本文介绍我们针对该挑战赛提出的方法，称为带回顾的批级经验回放 (Batch-level Experience Replay with Review)。我们的团队在 79 支参赛队伍中于全部三种场景下均获得第一名。我们实现的代码库公开于 https://github.com/RaptorMai/CVPR20_CLVision_challenge
引用
@article{arxiv.2007.05683,
title = {Batch-level Experience Replay with Review for Continual Learning},
author = {Zheda Mai and Hyunwoo Kim and Jihwan Jeong and Scott Sanner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05683},
year = {2020}
}