CCSI: Continual Class-Specific Impression for Data-free Class Incremental Learning
Notice bibliographique
Résumé
In real-world clinical settings, traditional deep learning-based classification methods struggle with diagnosing newly introduced disease types because they require samples from all disease classes for offline training. Class incremental learning offers a promising solution by adapting a deep network trained on specific disease classes to handle new diseases. However, catastrophic forgetting occurs, decreasing the performance of earlier classes when adapting the model to new data. Prior proposed methodologies to overcome this require perpetual storage of previous samples, posing potential practical concerns regarding privacy and storage regulations in healthcare. To this end, we propose a novel data-free class incremental learning framework that utilizes data synthesis on learned classes instead of data storage from previous classes. Our key contributions include acquiring synthetic data known as Continual Class-Specific Impression (CCSI) for previously inaccessible trained classes and presenting a methodology to effectively utilize this data for updating networks when introducing new classes. We obtain CCSI by employing data inversion over gradients of the trained classification model on previous classes starting from the mean image of each class inspired by common landmarks shared among medical images and utilizing continual normalization layers statistics as a regularizer in this pixel-wise optimization process. Subsequently, we update the network by combining the synthesized data with new class data and incorporate several losses, including an intra-domain contrastive loss to generalize the deep network trained on the synthesized data to real data, a margin loss to increase separation among previous classes and new ones, and a cosine-normalized cross-entropy loss to alleviate the adverse effects of imbalanced distributions in training data.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».