基于拓扑的增量学习Topology Preserving Class-Incremental learning论文详解ECCV2020

2024-02-29 18:49:52

ECCV 2020

论文地址：https://doi.org/10.1007/978-3-030-58529-7_16

代码地址：论文中称，代码 will be released

西交大发表的。单看标题推测是运用Graph和拓扑学的知识来进行增量学习。基于正则化的增量学习方法。近两年很多论文都有类似想法，就是将CNN与Graph相结合来进行增量学习，用CNN提取模型特征，获得embedding信息，Graph网络用于学习特征之间的拓扑关系。

CVPR2020 ，FSCIL Few-shot Class Incremental Learning。将NG网络运用到增量学习之中。

ECCV2020，TPCIL，本篇，Topology Preserving Class-Incremental learning，同样的框架，即CNN+拓扑结构，部分内容换了一个写法。

CVPR2021与本篇非常类似，Few-Shot Incremental Learning with Continually Evolved Classifiers，南洋理工大学提出，也是运用Graph的知识，将GAT(Graph Attention Network)用于增量学习。

近期不少将Graph模型用于增量学习的，效果都不错，均取得了SOTA结果。并且Graph在增量的运用较新，加入一定的可解释性，很好发论文。

1.贡献点

2.方法

2.1总体方法

2.2 EHG(Elastic Hebbian Graph)

3.实验

4. 结论

1.贡献点

本文提出了Topology Preserving Class Incremental Learning(TPCIL)框架，

运用 Elastic Hebbian Graph (EHG)来进行feature域的建模

运用Topology-preserving loss(TPL)促进EHG的学习。

直观来看，TPL对于学习的促进：

经过40个epoch的训练，TPCIL比LUCIR样本的feature获得了更高的收敛程度。

2.方法

2.1总体方法

本文总体框架较为简单，相当于一个CNN加一个图模型G，G就是本文贡献点的Graph模型EHG(Elastic Hebbian Graph). Loss运用交叉熵和TPL相结合，TPL（Topology-Preserving）即用于训练G的loss，

交叉熵CE用于根据task t的样本X训练CNN参数和图模型G，TPL用于训练G和CNN。

对于EHG和CHL的作用粗略如下图所示：

a 表示N个点的初始化的EHG，
b 通过CHL，图形成了节点与节点之间的连接关系
c 对CNN进行finetune,改变了特征空间上的点的位置
d 但是TPL和EHG依然保持着之前的拓扑关系
e 学习新类，则EHG会增加新的拓扑节点与链接关系

2.2 EHG(Elastic Hebbian Graph)

本文为了建模方便，将feture space的特征转化到cosine空间。上划线表示正则化操作，转化为单位向量。EHG的公式如下：

此公式跟FSCIL的公式（Few-Shot Class-Incremental Learning，CVPR2020的公式一模一样。）意义就是新样本到来之后，用新样本更新所有的节点，越近的节点更新越多，越远的节点更新越少。文中涉及一些graph模型的推导，因此对graph不太熟悉，所以我在此将其跳过，只留下重点的结论。

文中所提的TPL（Topology-preserving Loss）经过推导后如下：