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本发明属于图像识别的动态类增量学习领域,公开了一种基于校正新旧任务类别混淆的类增量学习方法,包括了一个级联的知识蒸馏框架和一种特征回放的方法。级联的知识蒸馏框架首先校正旧模型的特征表示,生成一个校正后的教师网络,然后在学习新任务的同时将旧任务的知识从校正后的教师网络迁移到新模型。特征回放的方法主要是为缓解新旧任务类别数据的不平衡问题,通过保存旧任务类别更多的特征向量用于训练特征校正网络。本发明旨在校正新旧任务类别之间的混淆,缓解旧模型所代表的知识与新任务知识之间的冲突,以便在学习新任务的同时提升
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114882337 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210560371.X G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2022.05.2
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