公开(公告)号：CN113850302A

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN202111028310.0

申请日：2021-09-02

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 叶帆帆 ,  马良 ,  钟巧勇 ,  谢迪 ,  浦世亮

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请提供一种增量学习方法、装置及设备，该方法包括：将混合数据输入给原始任务模型得到第一特征向量，将混合数据输入给初始增量模型得到第二特征向量，所述混合数据包括目标生成器生成的虚拟数据和增量数据；基于第一特征向量和第二特征向量对初始增量模型的参数值进行调整，得到调整后增量模型；若调整后增量模型未收敛，则将调整后增量模型确定为初始增量模型，返回执行将混合数据输入给原始任务模型得到第一特征向量的操作；若调整后增量模型已收敛，则将调整后增量模型确定为已完成增量学习的目标增量模型。通过本申请的技术方案，可以有效缓解目标增量模型的灾难性遗忘，并保护数据隐私。

公开(公告)号：CN113850302B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202111028310.0

申请日：2021-09-02

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 叶帆帆 ,  马良 ,  钟巧勇 ,  谢迪 ,  浦世亮

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请提供一种增量学习方法、装置及设备，该方法包括：将混合数据输入给原始任务模型得到第一特征向量，将混合数据输入给初始增量模型得到第二特征向量，所述混合数据包括目标生成器生成的虚拟数据和增量数据；基于第一特征向量和第二特征向量对初始增量模型的参数值进行调整，得到调整后增量模型；若调整后增量模型未收敛，则将调整后增量模型确定为初始增量模型，返回执行将混合数据输入给原始任务模型得到第一特征向量的操作；若调整后增量模型已收敛，则将调整后增量模型确定为已完成增量学习的目标增量模型。通过本申请的技术方案，可以有效缓解目标增量模型的灾难性遗忘，并保护数据隐私。