减少偏差的少样本递增学习
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究提出了一种用于解决少样本增量学习中模型偏差问题的新方法,通过激发映射能力、分别进行双特征分类和自优化分类器等步骤,显著减轻了模型偏差问题,并在三个广泛使用的少样本增量学习基准数据集上取得了最先进的性能。
本文全面分析了最新的few-shot class-incremental learning(FSCIL)的进展,包括理论研究、性能评估和应用案例。提出了解决数据实时性差、忘记之前学习内容、过拟合等问题的方法。将FSCIL分成了五个子领域,并介绍了该领域在计算机视觉、自然语言处理和图像处理等方面的应用及未来研究方向。