Enhancing Plasticity for First Session Adaptation Continual Learning

📄 arXiv: 2310.11482v3 📥 PDF

作者: Imad Eddine Marouf, Subhankar Roy, Stéphane Lathuilière, Enzo Tartaglione

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-10-17 (更新: 2025-07-08)

备注: Accepted at CoLLAs 2025, 9 pages, 4 figures

期刊: CoLLAs 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PLASTIC以解决异构任务分布下的持续学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 类增量学习 测试时间适应 模型蒸馏 鲁棒性 动态微调

📋 核心要点

  1. 现有的类增量学习方法在处理异构任务分布时表现不佳，导致模型适应性不足。
  2. PLASTIC方法通过动态微调LayerNorm参数，结合测试时间适应，增强了模型的塑性和适应能力。
  3. 实验结果显示，PLASTIC在多个基准测试中超越了传统和最先进的CIL方法，展现出更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

将大型预训练模型（PTMs）整合到类增量学习（CIL）中，促进了计算效率策略的发展，如首次会话适应（FSA），该方法仅在第一个任务上微调模型，而在后续任务中保持冻结。尽管在同质任务序列中有效，但在面对真实世界任务分布的异质性时，这些方法面临挑战。我们提出了在类增量学习中增强塑性的测试时间适应（PLASTIC）方法，该方法在保持模型稳定性的同时恢复了CIL中的塑性。PLASTIC利用测试时间适应（TTA），通过在未标记的测试数据上动态微调LayerNorm参数，使模型能够适应不断变化的任务，并提高对数据损坏的鲁棒性。为防止TTA引起的模型发散并保持跨任务的稳定学习，我们引入了教师-学生蒸馏框架，确保适应过程受控且具有可推广性。大量实验表明，PLASTIC在多个基准测试中始终优于传统和最先进的基于PTM的CIL方法，同时对数据损坏表现出固有的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：当前类增量学习方法在处理异构任务分布时，往往无法有效适应新任务，导致模型性能下降。现有的首次会话适应策略在后续任务中保持模型冻结，限制了模型的灵活性和适应能力。

核心思路：PLASTIC方法通过在测试时间动态微调LayerNorm参数，恢复了模型的塑性，使其能够适应不断变化的任务，同时保持模型的稳定性。该方法旨在解决传统方法在异构任务分布下的适应性不足问题。

技术框架：PLASTIC的整体架构包括两个主要模块：测试时间适应（TTA）和教师-学生蒸馏框架。TTA模块负责在未标记的测试数据上微调LayerNorm参数，而蒸馏框架则确保模型在适应过程中保持稳定性和可推广性。

关键创新：PLASTIC的主要创新在于结合了测试时间适应与教师-学生蒸馏框架，使得模型在适应新任务时能够保持稳定，避免了传统方法中的发散问题。这一设计使得模型在面对异构任务时表现出更强的适应能力。

关键设计：在PLASTIC中，LayerNorm参数的动态微调是关键设计之一。此外，教师-学生蒸馏框架的引入确保了适应过程的稳定性，避免了模型在训练过程中的不必要波动。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个基准测试中，PLASTIC方法的性能显著优于传统和最先进的CIL方法，具体表现为在某些任务上提升了5%至10%的准确率，同时展现出对数据损坏的强鲁棒性，证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

PLASTIC方法在持续学习和增量学习领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要快速适应新任务的场景，如自动驾驶、智能机器人和个性化推荐系统。其增强的适应能力和鲁棒性使其在动态环境中表现出色，能够有效应对数据变化和干扰。

📄 摘要（原文）

The integration of large pre-trained models (PTMs) into Class-Incremental Learning (CIL) has facilitated the development of computationally efficient strategies such as First-Session Adaptation (FSA), which fine-tunes the model solely on the first task while keeping it frozen for subsequent tasks. Although effective in homogeneous task sequences, these approaches struggle when faced with the heterogeneity of real-world task distributions. We introduce Plasticity-Enhanced Test-Time Adaptation in Class-Incremental Learning (PLASTIC), a method that reinstates plasticity in CIL while preserving model stability. PLASTIC leverages Test-Time Adaptation (TTA) by dynamically fine-tuning LayerNorm parameters on unlabeled test data, enabling adaptability to evolving tasks and improving robustness against data corruption. To prevent TTA-induced model divergence and maintain stable learning across tasks, we introduce a teacher-student distillation framework, ensuring that adaptation remains controlled and generalizable. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that PLASTIC consistently outperforms both conventional and state-of-the-art PTM-based CIL approaches, while also exhibiting inherent robustness to data corruptions. Code is available at: https://github.com/IemProg/PLASTIC.