Nicht-exemplarbasiertes Klasseninkrementelles Lernen

Non-exemplar-basiertes Klasseninkrementelles Lernen ist eine maschinelles Lernverfahren, das sich auf das kontinuierliche Erlernen neuer Klassen ohne die Aufbewahrung von Beispielen alter Klassen konzentriert, um Wissensaktualisierung und -erweiterung des Modells zu erreichen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, das Problem des katastrophalen Vergessens im klasseninkrementellen Lernen durch die Optimierung von Lernstrategien und Anpassung der Modellstruktur zu lösen, um sicherzustellen, dass das Erwerben neuer Kenntnisse die Leistung der bereits gelernten Kenntnisse nicht erheblich beeinträchtigt. Im Bereich der Computer Vision hat diese Methode einen großen Anwendungswert für Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung in dynamischen Umgebungen, da sie die Anpassungsfähigkeit und Robustheit des Modells effektiv verbessert.