非例示ベースのクラス増分学習

非例示ベースのクラス増分学習は、古いクラスのサンプルを保持せずに新しいクラスを継続的に学習する機械学習手法です。このアプローチは、モデルの知識更新と拡張を実現することを目指しており、特にクラス増分学習におけるカタストロフィックフォーリングの問題を解決するために、学習戦略の最適化やモデル構造の調整を行います。これにより、新規知識の獲得が既存の知識の性能に大きな影響を与えないようにします。コンピュータビジョンの分野では、動的な環境での画像分類や物体検出などのタスクにおいて、この手法はモデルの適応性と堅牢性を大幅に向上させるため、重要な応用価値を持っています。