【源码】基于Python的增量学习模型LibContinualGEM

项目简介

本项目LibContinual - GEM是基于Python的机器学习项目，聚焦于连续学习或增量学习任务。项目实现了如ICarl、GEM、LWF等多种增量学习算法，旨在解决模型在连续任务学习时旧知识的保留与迁移问题。

项目的主要特性和功能

1. 增量学习算法实现：提供ICarl、GEM、LWF等多种增量学习算法，助力模型在连续任务学习中保留并迁移旧知识。
2. 模型结构：定义多种模型结构，包含ResNet架构预训练模型以及用于增量学习的特定模型结构。
3. 数据加载和预处理：提供数据加载与预处理工具，涵盖图像增强和数据加载器创建，用于处理图像数据集。
4. 日志记录：日志记录工具可将日志信息同时输出到控制台和指定文件，便于调试与排查问题。
5. 评估工具：包含混淆矩阵计算、准确率统计等评估模型性能的工具。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 环境准备：安装项目依赖的Python环境和库，如PyTorch、torchvision等。 2. 配置环境：根据项目需求，配置环境变量和依赖库。 3. 运行实验：在命令行使用提供的脚本和命令运行实验，并按需调整参数和配置。 4. 结果分析：使用提供的评估工具分析实验结果，了解模型在不同任务间的转移和性能表现。

注意：使用本项目需具备基本的Python编程知识和机器学习了解，实际使用时可能需根据具体需求调整代码配置和参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】