读书笔记-增量学习-End-to-End Incremental Learning

一篇2018年的论文：End-to-End Incremental Learning。为了使模型实现增量学习，把新、旧数据一起重新训练会导致时间、存储成本等一系列问题。作者提出的方法仅使用新数据与部分代表性的旧数据。基于Distillation知识蒸馏从旧数据中提取代表性样本、Cross entropy交叉熵学习新数据。题目的End-to-End指的是能同时训练更新Classification分类

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