论文阅读笔记《Few-Shot Class-Incremental Learning》

核心思想   本文提出一种用于解决小样本类别增量学习（few-shot class-incremental learning, FSCIL）的算法（TOPIC）。首先解释一下什么是小样本类别增量学习，模型首先在一个大规模的基础数据集 D ( 1 ) D^{(1)} D(1)上进行训练，然后会不断增加新的数据集 D ( t ) , t > 1 D^{(t)}, t>1 D(t),t>1，且数据集中的

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