ビジョン言語モデルに基づくクラス増分学習のための表現キャリブレーションと不確実性ガイダンス

この記事は、AIにおける困難な分野であるクラス増分学習に焦点を当てています。ビジョン言語モデルを使用して、この学習パラダイムをどのように改善できるかを検討しています。研究の核心は、表現をキャリブレーションし、不確実性に基づいて学習プロセスをガイドする技術を含んでいる可能性があります。ビジョン言語モデルの使用は、これらのモデルの豊富なセマンティック理解能力を活用しようとする試みを示唆しています。

• •クラス増分学習に焦点を当てています。
• •ビジョン言語モデルを利用しています。
• •表現キャリブレーションと不確実性ガイダンスを採用しています。