클래스 토큰 방식의 재학습을 통한 효율적인 비디오 클래스 증분 학습

Q: 이 논문에서 정의한 클래스 증분 학습이란 무엇인가?

클래스 증분 학습은 인공지능 모델이 여러 태스크를 순차적으로 학습할 때, 이전에 학습한 태스크에 대한 성능이 급격히 감소하는 재앙적 망각 문제를 완화하며 새로운 정보를 지속적으로 학습할 수 있도록 하는 중요한 연구 과제이다. 특히 비디오 도메인에서는 프레임 간의 복잡한 시간적 정보를 고려해야 하는 어려움이 있다.

Q: 비디오 클래스 증분 학습에서 CLS 토큰을 활용하는 방식의 주요 장점은 무엇인가?

연구 결과, 비디오 클래스 증분 학습에서 CLS 토큰을 저장하는 방식은 기존 픽셀 기반 저장 방식 대비 데이터 저장량을 획기적으로 줄이며, 효율적인 시간적 모델링을 가능하게 한다. 또한, 원본 비디오를 저장하지 않아 개인정보 보호 측면에서도 유리하며, 적은 메모리로도 높은 성능을 달성할 수 있다.

박수현; 이종서; 최진우

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박수현 (경희대학교) 이종서 (경희대학교) 최진우 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,012 - 2,014 (3page)

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인공 지능 분야의 중요한 연구 과제 중 하나인 클래스 증분 학습(Class Incremental Learning)은 여러 태스크를 순차적으로 학습할 때 이전에 학습한 태스크에 대한 성능이 급격히 감소하는 재앙적 망각(Catastrophic Forgetting) 문제가 발생한다. 이를 완화하기 위한 방식 중, Replay 방식은 학습한 데이터의 일부를 메모리에 저장하고 이를 새로운 데이터를 학습할 때 재사용하여 재앙적 망각을 ... 전체 초록 보기

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