Unüberwachtes Klasseninkrementelles Lernen

Unsupervised Class-Incremental Learning ist ein maschinelles Lernverfahren, das entwickelt wurde, um die stetige Einführung neuer Klassen von Daten ohne die Notwendigkeit der Beschriftung zu bewältigen. Dies ermöglicht es dem Modell, seine Klassifikationsfähigkeiten dynamisch auszudehnen. Die Methode erreicht ein selbstadaptives Lernen von Merkmalsrepräsentationen für neue Klassen, was die Praktikabilität und die Generalisierungsleistung des Modells in Bereichen wie der Computer Vision erheblich verbessert. Ihr Kernziel besteht darin, die kontinuierliche Entwicklung des Modells sicherzustellen, sodass es auch bei unbekannten Klassen eine hohe Erkennungsgenauigkeit beibehält. Dies hat einen bedeutenden Anwendungswert.