IIRC: Incremental Implicitly-Refined Classification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We introduce the "Incremental Implicitly-Refined Classification (IIRC)" setup, an extension to the class incremental learning setup where the incoming batches of classes have two granularity levels. i.e., each sample could have a high-level (coarse) label like "bear" and a low-level (fine) label like "polar bear". Only one label is provided at a time, and the model has to figure out the other label if it has already learned it. This setup is more aligned with real-life scenarios, where a learner usually interacts with the same family of entities multiple times, discovers more granularity about them, while still trying not to forget previous knowledge. Moreover, this setup enables evaluating models for some important lifelong learning challenges that cannot be easily addressed under the existing setups. These challenges can be motivated by the example "if a model was trained on the class bear in one task and on polar bear in another task, will it forget the concept of bear, will it rightfully infer that a polar bear is still a bear? and will it wrongfully associate the label of polar bear to other breeds of bear?". We develop a standardized benchmark that enables evaluating models on the IIRC setup. We evaluate several state-of-the-art lifelong learning algorithms and highlight their strengths and limitations. For example, distillation-based methods perform relatively well but are prone to incorrectly predicting too many labels per image. We hope that the proposed setup, along with the benchmark, would provide a meaningful problem setting to the practitioners.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle