卷积Cobweb：一种基于二维图像增量学习的模型

本文提出一种支持对视觉图像进行增量学习并预测标签的新概念形成方法。该工作将计算机视觉研究中卷积图像处理的思路，与基于人类如何增量地形成和使用概念的心理研究的概念形成方法相融合。我们通过对MNIST数字识别任务的增量变体应用此方法，对其进行了实验评估。我们将其性能与不支持卷积处理的Cobweb概念形成方法，以及两个卷积复杂度不同的卷积神经网络进行比较。该工作代表了将现代计算机视觉思想与经典概念形成研究相统一的第一步。