ACIL: analytic class-incremental learning with absolute memorization and privacy protection
Class-incremental learning (CIL) learns a classification model with training data of different classes arising progressively. Existing CIL either suffers from serious accuracy loss due to catastrophic forgetting, or invades data privacy by revisiting used exemplars. Inspired by linear learning fo...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zhuang, Huiping, Weng, Zhenyu, Xie, Renchunzi, Toh, Kar-Ann, Lin, Zhiping |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/174481 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Revisiting class-incremental learning with pre-trained models: generalizability and adaptivity are all you need
بواسطة: Zhou, Da-Wei, وآخرون
منشور في: (2024) -
ENHANCING PRIVACY IN MACHINE LEARNING THROUGH THE MINIMIZATION OF MEMORIZATION
بواسطة: ZHENG ESTELLE
منشور في: (2024) -
Incremental evolution of classifier agents using incremental genetic algorithms
بواسطة: ZHU FANGMING
منشور في: (2010) -
Improving feature generalizability with multitask learning in class incremental learning
بواسطة: MA, Dong, وآخرون
منشور في: (2022) -
Semi-supervised new slot discovery with incremental clustering
بواسطة: WU, Yuxia, وآخرون
منشور في: (2022)