PDF下载
双分支迭代的深度增量图像分类方法

何丽 韩克平 朱泓西 刘颖

天津财经大学理工学院

摘要: 针对深度增量学习可能产生灾难性遗忘的问题,提出双分支迭代的深度增量图像分类方法,使用主网络存储旧类知识,分支网络学习增量数据中的新类知识,并在增量过程中使用主网络的权重优化分支网络的参数.使用基于密度峰值聚类的方法从迭代数据集中筛选典型样本并构建保留集,并加入增量迭代训练中,减轻灾难性遗忘.实验表明,文中方法的性能较优.
关键词: ​双分支卷积神经网络；保留集；增量学习；深度学习；图像分类；
DOI:
基金资助:
文章地址: