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长尾类增量学习的自适应适配器路由
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了增量学习中的数据不平衡问题，提出了多种方法以提高分类器性能，包括线性模型、领域感知持续学习和动态残差分类器等。这些方法在多个数据集上表现优于现有技术，有效减轻了灾难性遗忘和长尾分布的挑战。
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关键要点
- 提出了一种线性模型来纠正新旧类别数据不平衡问题，在ImageNet和MS-Celeb-1M数据集上表现优于现有算法。
- 采用增量学习方法保留以前学习类别的特征描述符，降低内存占用并提高分类准确率。
- 基于EM框架的领域感知持续学习方法应对类分布和域分布变化，实验结果显示优于现有方法。
- 提出两种长尾分布的增量学习场景，设计了包含可调权重层的两阶段基线以减少偏差，提升增量精度。
- 提出理论公式证明和分开学习头部与尾部的步骤，Continual Learning方法有效解决长尾识别问题。
- 动态残差分类器（DRC）用于处理课内增量学习中的动态数据不平衡，缓解灾难性遗忘。
- 介绍了一个两阶段框架以加强长尾类增量学习，利用全局方差和类别原型实现分类器对齐。
- 提出梯度感知的逻辑调整（GALA）损失和预测再平衡策略，解决长尾数据问题并在多个数据集上验证有效性。
- DELTA方法通过适应性有监督对比学习解决长尾在线连续学习中的类别不平衡问题，显著提升学习结果。
❓
延伸问答
长尾类增量学习中如何解决数据不平衡问题？
通过提出线性模型和动态残差分类器等方法，来纠正新旧类别数据不平衡问题，提升分类器性能。
增量学习中如何降低内存占用？
采用保留特征描述符而非图像本身的方法，使用低维特征嵌入来降低内存占用。
领域感知持续学习方法的优势是什么？
该方法能够应对类分布和域分布的变化，实验结果显示其在多个基准数据集上优于现有方法。
如何提高长尾类增量学习的精度？
通过设计可调权重层的两阶段基线，减少偏差并提升增量精度。
动态残差分类器的作用是什么？
动态残差分类器用于处理课内增量学习中的动态数据不平衡，缓解灾难性遗忘问题。
DELTA方法如何解决类别不平衡问题？
DELTA方法通过适应性有监督对比学习，平衡训练期间的梯度，显著提升学习结果。
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