[꼼꼼한 논문 설명] Imbalanced Continual Learning with Partitioning Reservoir Sampling (ECCV 2020)

본 논문에서는 multi-label classification 상황에서의 continual learning 문제를 해결하는 방법인 Partitioning Reservoir Sampling (PRS)을 제안합니다. 현존하는 상당수의 multi-label dataset(MSCOCO, NUS-WIDE 등)들은 단순히 학습하기에는 long-tailed distribution(클래스 불균형)을 가지고 있다는 문제점이 있습니다. 이때 본 논문에서는 카테고리(클래스)마다 이전 이미지를 균형 있게 저장하는 방법인 PRS를 사용하여 데이터 imbalance 문제를 완화했습니다.

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