신경망은 클래스 증분 학습(CIL) 환경에서 재앙적 망각을 겪습니다. 과거 샘플의 일부를 재활용하는 리허설은 이를 완화하는 효과적인 전략입니다.
최근 연구에 따르면 리허설 할당이 균형을 이루더라도 일부 클래스는 다른 클래스보다 훨씬 더 많이 망각되는 불균형한 망각 현상이 발생합니다.
본 연구에서는 이 현상이 체계적이고 심각하게 발생한다는 것을 보여주고, 마지막 레이어 계수를 통해 망각에 영향을 미치는 요인을 분석하여 불균형한 망각 현상을 완화할 수 있는 방향을 제시합니다.