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#618
summarized by : 綱島 秀樹
どんな論文か？
クラス増分学習において、embeddingしたfeatureが次のタスクを学習した時に、クラスの平均となるプロトタイプが移動 (この移動自体をセマンティックドリフトと呼称) することを抑制することで、クラス増分学習の破滅的忘却を緩和することを可能にするSDC を提案した。また、SDCはExemplarを保持するものでも保持しないものでも導入可能
新規性
・既存の破滅的忘却を防ぐ手法に組み合わせられる新たな破滅的忘却手法を提案した点
・全てのデータセット、手法で破滅的忘却の防止効果の向上が可能な点
結果
全てのデータセット、手法で破滅的忘却の防止効果の向上
その他（なぜ通ったか？等）
既存手法に組み合わせることができる上に全てのデータセット、既存手法で破滅的忘却の防止効果が向上するというのが大きいと考えられる。しかし、理論的背景がやや薄いことと、かなり大胆な近似があるので、そこがPosterの原因ではないんだろうか
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