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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오윤석 (인하대학교) 최동완 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.7
발행연도
2024.7
수록면
655 - 662 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.7.655

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연속 학습은 일련의 태스크로 구성된 데이터를 연속적으로 학습하면서 성능을 유지하는 것을 목표로 한다. 보편적 시나리오인 태스크 간 클래스가 겹치지 않는 disjoint 연속 학습과는 달리, blurry 연속 학습은 태스크 간 클래스가 겹치는 보다 현실적인 시나리오를 다룬다. 기존 대부분의 연속 학습 연구는 disjoint 시나리오에 초점을 맞추어 진행되어 왔고, 최근에는 ViT(Vision Transformer) 모델에 프롬프트 메커니즘을 적용하는 프롬프트 기반 연속 학습이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 프롬프트 기반 연속 학습 방법을 기반으로 blurry 클래스 증분 학습에 적합한 유사도 함수를 적용시킴으로써 실험을 통해 그 성능을 분석한다. 이를 통해 우리의 방법이 더 효율적으로 blurry 데이터를 학습하는 것을 입증하면서 우수성을 확인한다.
#연속 학습 #Blurry 클래스 증분 학습 #프롬프트 기반 증분 학습 #비전 트랜스포머 #continual learning #blurry-class incremental learning #prompt-based incremental learning #Vision Transformer

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 실험
5. 결론
References

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