基于空间 - 频率特征表示的零样本增量学习：突破语义鸿沟，提升模型性能

《Scientific Reports》：Zero-shot incremental learning using spatial-frequency feature representations

在机器学习领域，模型存在灾难性遗忘问题，语义差距会导致这一现象加剧。研究人员开展零样本增量学习主题研究，提出 SFFRNet 网络。实验结果表明该方法优于现有算法，能有效缓解灾难性遗忘，提升模型性能，对推动增量学习发展意义重大。

　　在当今科技飞速发展的时代，机器学习如同一位神通广大的 “智能魔法师”，在医疗、雷达、图像分类等众多领域施展着神奇的力量，帮助人们解决各种各样复杂的问题。然而，这位 “魔法师” 却有着一个令人头疼的 “小毛病”—— 灾难性遗忘。

想象一下，当机器学习模型在学习新知识的时候，就像一个人在不断接收新信息，可它却会把之前学过的重要知识忘得一干二净，这就导致在面对旧数据时，模型的表现大打折扣。为什么会这样呢？原来，传统的模型假设数据的分布是固定或者平滑的，但现实世界中的数据就像变幻莫测的天气，根本不按常理出牌，新的数据往往会干扰旧知识的学习，让模型陷入混乱。

为了解决这个棘手的问题，来自西安工程大学、陕西科技大学等机构的研究人员开启了一场充满挑战的科研之旅。他们专注于零样本增量学习（Zero-shot incremental learning）的研究，旨在让模型在不遗忘旧知识的同时，还能对新的类别进行准确的识别和分类。经过不懈的努力，研究人员提出了一种全新的空间 - 频率特征表示网络（Spatial - Frequency Feature Representation Network，SFFRNet）。

研究人员在开展这项研究时，用到了几个主要关键的技术方法。首先，利用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）对输入图像进行处理，将图像从空间域转换到频率域，从而提取不同频率成分的特征。其次，构建了空间特征提取（Spatial Feature Extraction，SFE）模块和频率特征提取（Frequency Feature Extraction，FFE）模块，分别用于提取图像的空间和频率特征。此外，还设计了基于空间 - 频率域的注意力特征对齐（Attention Feature Alignment，AFA）模块，以及零样本翻译（Zero-shot translation）模块来补偿新旧特征嵌入之间的语义差距。

下面让我们一起来看看研究结果。

1. 数据集选择与实验设置
   研究人员选用了标准数据集 CUB - 200 - 2011 和 CIFAR - 100 进行实验。CUB - 200 - 2011 是一个细粒度的鸟类图像数据集，包含 11788 张图像，分布在 200 个鸟类类别和 312 个属性中；CIFAR - 100 则是一个粗粒度的数据集，有 100 个类别，每个类别包含 600 张 32×32 的彩色图像。所有模型都在 PyTorch 框架下实现，使用 Adam 优化器，以 ResNet - 12 作为预训练骨干网络，并对图像进行了相应的预处理。
2. 评估指标
   研究采用平均增量准确率（average incremental accuracy）和平均遗忘率（average forgetting）作为评估指标。平均增量准确率反映了测试集在整个任务中的整体性能，计算公式为Ak?=k1?∑j=1k?ak,j? ，其中ak,j?表示训练k个任务后第j个任务的准确率；平均遗忘率用于估计网络遗忘的知识量，计算公式为Fk?=k?11?∑j=1k?1?fjk? ，其中fjk?=maxl∈1,?,k?1?(al,j??ak,j?)。
3. 实验对比结果
   研究人员将 SFFRNet 与 7 种其他网络进行对比。结果显示，在 CUB - 200 - 2011 数据集上，配备 SFFRNet 的网络平均增量准确率达到 59.9%，相比原始基线网络 E - FT 提高了 23.0%，相比当前最先进的网络提高了 1.2%；在 CIFAR - 100 数据集上，平均增量准确率达到 53.7%，相比 E - FT 提高了 47.1%，相比最先进网络提高了 2.1%。这表明 SFFRNet 能更好地改善相邻任务之间的语义差距问题，缓解网络的灾难性遗忘，有效提升模型性能。
4. 平均遗忘结果分析
   随着类别数量的增加，所有方法的平均遗忘率都明显上升，这证明了嵌入网络中确实存在灾难性遗忘现象。但结合 SFFRNet 方法后，遗忘效应明显减轻，再次验证了该方法能有效缓解灾难性遗忘。
5. AFA 模块的有效性验证
   通过将 AFA 模块嵌入到现有方法中进行消融实验，结果表明，同时将空间注意力机制（SENet）和频率注意力机制（FcaNet）结合成 AFA 模块融入模型，比单独添加单一注意力机制能更好地缓解网络的灾难性遗忘，进一步证明了 AFA 模块的有效性。

综上所述，研究人员提出的 SFFRNet 为零样本增量学习提供了一种创新的解决方案。该网络通过 SFE 和 FFE 模块从空间和频率域捕捉显著信息，有效缩小了新旧类别之间的语义差距。融合后的特征增强了分类器的性能，提升了特征提取能力，减少了任务之间的距离。实验结果有力地证明了该方法在两个基准数据集上优于现有方法。这一研究成果对于推动机器学习领域的发展具有重要意义，为解决模型灾难性遗忘问题提供了新的思路和方法，有望在更多实际应用场景中发挥作用，助力人工智能技术更好地服务于人类社会。