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[Deep learning] Class-Incremental Learning (LwF, PODNet) 모든 데이터를 한 번에 저장하고 학습하는 것은 비효율적이고 어쩌면 비현실적이다. 특히, 데이터가 매우 크거나 민감한 정보를 포함하는 경우에는 더욱! 그래서 고안된 Class-Incremental Learning (CIL)은 모델이 시간이 지남에 따라 점진적으로 새로운 클래스를 학습하는 학습법이다. 전통적인 학습 방식에서는 모든 클래스를 한 번에 학습하지만, CIL에서는 데이터가 점진적으로 제공되며 모델이 새로운 클래스를 학습할 때 이전에 학습한 내용을 잊지 않도록 하는 것이 중요하다. 이는 CIL이 다루는 Catastrophic Forgetting 문제라고도 불리는데, 이를 해결하기 위한 다양한 방법 중 LwF와 PODNet을 간단히 소개해 보겠다.둘을 구현한 ipynb 파일을 아래 Github repo.. 2024. 7. 8.

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