summarized by : Shunsuke Nakatsuka
Christian Simon, Piotr Koniusz, Mehrtash Harandi
非ユークリッド空間での距離を用いた蒸留による継続学習の枠組み.
従来のユークリッド空間上の距離による蒸留を用いた継続学習はタスク間の漸変を考慮することができなかった.CNNで得られる特徴量をGrassmann多様体上にmappingして測地線を求める.
従来手法であるLUCIRと組み合わせることでCifar100,ImageNetにおいて従来手法より高精度かつ忘却なく継続学習できることを示した
https://github.com/chrysts/geodesic_continual_learning