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#392
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
IL（Incremental Learning）は学習済みのモデルに対しIncremental学習を行い，更に多いクラスを識別させるタスクである．従来のILではベースクラスの画像を保存しながら新しいクラスの学習を行う，そのため，増加学習にはメモリーコストが大きい，学習効果が制限される．ベースクラスの画像データを保存せずにクラスの情報を保てる手法Learning without Memoryを提案．
新規性
Attention Distillation Lossを利用し，識別器のアテンションマップの変化に罰する．
結果
iILSVRC-small及びiCIFAR-100データセットにおいてSOTAな精度及び学習クラス数を実現できた．
その他（なぜ通ったか？等）
Incremental Learning学習においての低メモリーコストな手法の提案．
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