公开(公告)号：CN116310587A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310378398.1

申请日：2023-04-11

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯朝路 ,  张瑞轩 ,  杨金柱 ,  栗伟 ,  覃文军 ,  曹鹏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于生成式回放的持续学习图像分类方法，涉及持续学习和计算机视觉技术领域。该方法使用图像分类网络持续地学习图像分类任务；使用图像生成网络学习当前任务图像的分布，并在新任务到来时，生成已学任务的图像作为回放数据，缓解图像分类网络在持续学习过程中的灾难性遗忘问题。该方法采用Teacher‑Student架构，将第t‑1个任务的图像分类网络作为Teacher模型，并用其参数初始化任务Tt的图像分类网络，作为Student模型；Teacher模型在后续训练中固定不变，用来辅助Student模型的训练，使Student模型能记住旧知识。该方法在新任务到来时，利用图像生成网络生成历史任务的伪数据，使得模型在学习新任务时，获得区分新旧任务知识的能力。