One-Shot Domain Incremental Learning

领域增量学习（DIL）已经在以前的深度神经网络分类模型的研究中进行了讨论。在DIL中，我们假设随着时间的推移，会观察到新领域的样本。模型必须对所有领域的输入进行分类。然而，在实践中，我们可能会遇到这样一种情况，即需要在新领域的样本仅被偶尔观察到的约束条件下执行DIL。因此，在本研究中，我们考虑了极端情况，即我们仅从新领域中获得了一个样本，我们称之为单次DIL。我们首先通过实验证明现有的DIL方法在单次DIL中效果不佳。通过各种调查，我们分析了这种失败的原因。根据我们的分析，我们澄清了单次DIL的困难是由批量归一化层中的统计数据引起的。因此，我们提出了一种关于这些统计数据的技术，并通过对开放数据集的实验证明了我们技术的有效性。

解决问题：本文旨在解决仅有一张新领域样本的情况下，在域增量学习（DIL）中现有方法的失败问题。

关键思路：本文提出了一种解决方案，通过处理批归一化层中的统计数据来解决一次性域增量学习的困难。这种方法是新颖的，与当前领域的研究有所不同。

其他亮点：本文通过实验验证了现有DIL方法在一次性DIL中的失败，并分析了原因。作者使用了开放数据集进行实验，并开源了代码。值得进一步研究。

相关研究：最近的相关研究包括《Deep Learning for Domain Adaptation: A Review》、《A Survey on Deep Transfer Learning》等。