DER.CIL.Pytorch.Reproduction

这个项目是 lyh 和 xzz 的《机器学习》课程大作业，完成了对 DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning（CVPR 2021）的论文复现，其中包括我们的.yaml和脚本，以及一些中文注释、实验结果。

本复现项目属于 DER-ClassIL.pytorch 的一个分支。

数据集

• ImageNet100
• Cifar100

运行实验

• 切换到相应的目录并运行以下命令

sh scripts/three_exps.sh
sh scripts/three_exps_without_der.sh

第一个脚本包括“Base-0,Inc-5”等三种增量学习策略。 第二个脚本是不使用 der 的运行脚本，用于测试 der 对性能的提升。

主要内容

1. Docx_with_Annotations 包含撰写的实验报告和PPT。
2. Charts 包含了在 PPT 中用到的大部分原始的数据的表格。
3. configs 包含参数配置。
4. scripts 复现论文所用的脚本。