Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Continual Learning

285 평가 기록 62 datasets

Continual Learning (also known as Incremental Learning, Life-long Learning) is a concept to learn a model for a large number of tasks sequentially without forgetting knowledge obtained from the preceding tasks, where the data in the old tasks are not available anymore during training new ones.
If not mentioned, the benchmarks here are Task-CL, where task-id is provided on validation.

Source:
Continual Learning by Asymmetric Loss Approximation with Single-Side Overestimation
Three scenarios for continual learning
Lifelong Machine Learning
Continual lifelong learning with neural networks: A review

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Multi-task Learning (MTL; Upper Bound)
F1 - macro: 0.8811
논문 코드
NetTailor
decathlon discipline (Score): 3744Avg. Accuracy: 79.64
논문 코드
MBS
mIoU: 77.19
논문 코드
MBS
Mean IoU (val): 82.6
논문 코드
MBS
mIoU: 80.6
논문 코드
CoACT
Last Accuracy : 96.24
논문 코드
PriViLege
Average Accuracy: 88.08Last Accuracy: 86.06
논문 코드
Model Zoo-Continual
Average Accuracy: 94.99
논문 코드
MBS
mIoU: 78.1
논문 코드
MBS
Mean IoU: 79.0
논문 코드
ALTA-ViTB/16
Average Accuracy: 89.80
논문 코드
MBS
mIoU: 42.8
논문 코드

데이터셋

62개

논문

Learning without Forgetting

1606.09282 2016-06-29 이 페이지의 평가 1건
decathlon discipline (Score): 2515Avg. Accuracy: 76.93

라이브러리

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