Initial Research for Continual Learning Methods on Class-incremental Scenario
작품개요
본 연구는 딥러닝 모델을 여러 번에 걸쳐 다양한 분포를 가진 데이터로 학습을 가능하게 하는 학습 기법인 Continual Learning에 대한 기초적인 연구의 구현 방법 및 핵심 아이디어를 정리하는 데에 중점을 두었다.Continual Learning의 접근 방법에 해당하는 Replay 기반 , Regularization기반, Architecture 기반 방법에 대해서 알아보았으며, 각각의 장단점을 파악하고 한계점을 극복할 수 있는 개선 방안에 대해 탐구했다.
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