论文笔记——Self-Promoted Prototype Refinement for Few-Shot Class-Incremental Learning
一、简介 本文发表于 CVPR 2021，暂时没有开源代码。 本文研究的问题是 FSCIL，即 few-shot incremental learning。与传统的增量学习问题相比，FSCIL 还面
论文笔记——Training Networks in Null Space of Feature Covariance for Continual Learning
一、简介 本文发表于 CVPR 2021，随文代码见此。（本文是西交数学与统计学院发表的文章，数学方面比较硬核） 本文专注于连续训练时不访问之前的数据。本
论文笔记——Prototype Augmentation and Self-Supervision for Incremental Learning
一、简介 本文发表于 CVPR 2021，随文代码见此。 本文指出了增量学习过程中 task-level overfitting phenomenon。直观上，这是说模型在训练当前任务的时候，只会专
论文笔记——Rainbow Memory: Continual Learning with a Memory of Diverse Samples
简介 本文发表于 CVPR 2021，代码见此。 本文聚焦于 rehearsal 策略中样本筛选问题，作者认为，被选择存储在内存中的样本不仅应该代表它们对应的类别，而且应该区
论文笔记——Efficient Feature Transformations for Discriminative and Generative Continual Learning
简介 本文发表于CVPR 2021，代码见此。 本文基于 architectural strategy，聚焦于提高效率（Efficient），即压缩网络模型，降低模型参数。文
论文笔记——Continual Learning via Bit-Level Information Preserving
简介 本文发表于 CVPR 2021，代码见此。 本文从信息论的角度分析了增量学习过程，提出增量学习过程中，模型经验随着模型所看到的数据积累而积累，每个模