食品カテゴリ分類データセットの継続学習: モデルの適応性と性能の向上
arXiv cs.LG / 2026/3/23
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要点
- 本論文は、テキスト指示付きの食品カテゴリ分類の継続学習フレームワークを提案し、新しいカテゴリをスクラッチから再学習することなく学習できるようにする。
- 新しいカテゴリを追加するための段階的な更新を可能にし、これまでに学習した知識を保持しつつ、カタストロフィックフォゲッティングに対処する。
- 著者らは、西洋料理で訓練されたモデルにドーサやキムチを追加するような例を用いて、適応的な認識を示す。
- 潜在的な応用として、食事モニタリングや個別化された栄養計画が挙げられ、今後さらに改良が必要であることを認めている。
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