Apprentissage incrémental de classe non basé sur des exemples

L'apprentissage incrémental de classes non basé sur des exemples est une méthode d'apprentissage automatique qui se concentre sur l'acquisition continue de nouvelles classes sans conserver des échantillons des anciennes classes, afin de mettre à jour et d'élargir les connaissances du modèle. Cette approche vise à résoudre le problème de l'oubli catastrophique en optimisant les stratégies d'apprentissage et en ajustant la structure du modèle, garantissant ainsi que l'acquisition de nouvelles connaissances n'altère pas significativement les performances des connaissances précédemment apprises. Dans le domaine de la vision par ordinateur, cette méthode présente une valeur d'application importante pour des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets dans des environnements dynamiques, améliorant efficacement l'adaptabilité et la robustesse du modèle.