Intégration croissante de multiples modules d’informations faciales dans un modèle d’apprentissage profond unifié via l’apprentissage continu

L’exécution simultanée de plusieurs modules constitue une exigence essentielle pour un système multimédia intelligent destiné aux applications faciales, telles que la reconnaissance faciale, la compréhension des expressions faciales et l’identification du sexe. Pour intégrer efficacement ces tâches, une approche d’apprentissage continu est proposée, permettant d’apprendre de nouvelles tâches sans oublier les anciennes. Contrairement aux méthodes précédentes qui croissent de manière monotone en taille, notre approche préserve la compacité tout au long du processus d’apprentissage continu. La méthode proposée, basée sur le « packing et expansion » (empaquetage et expansion), est à la fois efficace et facile à mettre en œuvre, permettant de réduire puis d’agrandir itérativement le modèle afin d’intégrer de nouvelles fonctionnalités. Le modèle multitâches intégré atteint une précision similaire à celle du modèle original, tout en n’occupant que 39,9 % de sa taille initiale.