論文の概要: Continual Learning using a Bayesian Nonparametric Dictionary of Weight Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10098v3
• Date: Tue, 27 Apr 2021 23:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 06:13:28.263313
• Title: Continual Learning using a Bayesian Nonparametric Dictionary of Weight Factors
• Title（参考訳）: ベイズ非パラメトリックな重み係数辞書を用いた連続学習
• Authors: Nikhil Mehta, Kevin J Liang, Vinay K Verma and Lawrence Carin
• Abstract要約: 訓練されたニューラルネットワークは、シーケンシャルなタスク設定で破滅的な忘れを経験する傾向がある。 Indian Buffet Process (IBP) に基づく原則的非パラメトリック手法を提案する。 連続学習ベンチマークにおける本手法の有効性を実証し、トレーニングを通して重み要因の配分と再利用方法を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.58555462743585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Naively trained neural networks tend to experience catastrophic forgetting in sequential task settings, where data from previous tasks are unavailable. A number of methods, using various model expansion strategies, have been proposed recently as possible solutions. However, determining how much to expand the model is left to the practitioner, and often a constant schedule is chosen for simplicity, regardless of how complex the incoming task is. Instead, we propose a principled Bayesian nonparametric approach based on the Indian Buffet Process (IBP) prior, letting the data determine how much to expand the model complexity. We pair this with a factorization of the neural network's weight matrices. Such an approach allows the number of factors of each weight matrix to scale with the complexity of the task, while the IBP prior encourages sparse weight factor selection and factor reuse, promoting positive knowledge transfer between tasks. We demonstrate the effectiveness of our method on a number of continual learning benchmarks and analyze how weight factors are allocated and reused throughout the training.
• Abstract（参考訳）: 訓練されたニューラルネットワークは、以前のタスクからのデータが利用できないシーケンシャルなタスク設定で破滅的な忘れを経験する傾向がある。 近年,様々なモデル展開戦略を用いた様々な手法が提案されている。 しかしながら、モデルをどの程度拡張するかは実践者に委ねられ、多くの場合、入ってくるタスクの複雑さに関わらず、単純さのために一定のスケジュールが選択されます。 その代わり,インド・バフェット・プロセス(IBP)に基づくベイズ的非パラメトリック手法を提案する。 これをニューラルネットワークの重み行列の因子分解と組み合わせる。 このようなアプローチにより、各重み行列の因子の数はタスクの複雑さとともにスケールできるが、IPPは疎みのある重み係数の選択と因子の再利用を奨励し、タスク間の肯定的な知識伝達を促進する。 連続学習ベンチマークにおける本手法の有効性を実証し、トレーニングを通して重み要因の配分と再利用方法を分析する。

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