iCaRL Incremental Classifier and Representation Learning 翻譯

摘要 在通往人工智能的道路上，一個主要的開放問題是逐步學習系統的開發，該系統可以隨着時間的推移從數據流中學習越來越多的概念。 在這項工作中，我們引入了一種新的培訓策略，iCaRL，它允許以這樣一種類增量的方式學習:只有少量類的培訓數據必須同時出現，並且可以逐步添加新的類 iCaRL同時學習強分類器和數據表示。 這與早期的工作不同，早期的工作從根本上侷限於固定的數據表示，因此與深度學習架構不兼容。

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