- Introduction Real world 에선 pre-defined class 이외에도 user-defined class 에 adapt 되어야하는데, 굉장히 few 인 경우가 존재한다. 이런 상황에서도 새로운 class 에 대하여 잘 학습하기 위해서 few-shot class-incremental learning 이 존재한다. 하지만 fewshot 상황에서 일반적인 finetune 을 적용하게되면 두 가지 severe problem을 일으킨다. 1. Forgetting old: Catastrophic forgetting 으로 인해 이전 데이터들에 대한 성능이 감소 2. Overfitting new: 적은 수의 support set 으로 인해 새로운 class 에 overfitting 되어 gener..
