Non Exemplar Based Class Incremental Learning

L'apprentissage incrémental de classe 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'entraîne pas une dégradation importante des performances des connaissances précédemment apprises. Dans le domaine de la vision par ordinateur, cette méthode présente une valeur d'application significative 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.