面向持续学习的颜色与形状表示解耦
计算机视觉与模式识别
2020-07-14 v1
摘要
我们假设解耦的特征表示受灾难性遗忘的影响更小。作为案例研究,我们通过调整网络架构对颜色与形状进行显式解耦。我们在 Oxford-102 Flowers 数据集的任务增量设置下测试了分类准确率与遗忘程度。我们将所提方法与弹性权重巩固、Learning without Forgetting、Synaptic Intelligence 以及 Memory Aware Synapses 相结合,并表明特征解耦对持续学习性能有正向影响。
引用
@article{arxiv.2007.06356,
title = {Disentanglement of Color and Shape Representations for Continual Learning},
author = {David Berga and Marc Masana and Joost Van de Weijer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.06356},
year = {2020}
}
备注
Accepted at CL-ICML 2020