論文の概要: Continual Deep Learning by Functional Regularisation of Memorable Past

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14070v4
• Date: Fri, 8 Jan 2021 09:48:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 13:09:07.663063
• Title: Continual Deep Learning by Functional Regularisation of Memorable Past
• Title（参考訳）: 記憶可能過去の機能正規化による連続的深層学習
• Authors: Pingbo Pan, Siddharth Swaroop, Alexander Immer, Runa Eschenhagen, Richard E. Turner, Mohammad Emtiyaz Khan
• Abstract要約: 知的システムにとって、新しいスキルを継続的に学習することは重要だが、標準的なディープラーニング手法は、過去の破滅的な忘れ物に悩まされている。 本稿では, 過去の記憶に残るいくつかの例を, 忘れることを避けるために活用する機能正規化手法を提案する。 提案手法は,標準ベンチマーク上での最先端性能を実現し,正規化とメモリベースの手法を自然に組み合わせた生涯学習の新たな方向性を開拓する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.97578574330934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continually learning new skills is important for intelligent systems, yet standard deep learning methods suffer from catastrophic forgetting of the past. Recent works address this with weight regularisation. Functional regularisation, although computationally expensive, is expected to perform better, but rarely does so in practice. In this paper, we fix this issue by using a new functional-regularisation approach that utilises a few memorable past examples crucial to avoid forgetting. By using a Gaussian Process formulation of deep networks, our approach enables training in weight-space while identifying both the memorable past and a functional prior. Our method achieves state-of-the-art performance on standard benchmarks and opens a new direction for life-long learning where regularisation and memory-based methods are naturally combined.
• Abstract（参考訳）: 新しいスキルを継続的に学ぶことはインテリジェントなシステムにとって重要だが、標準的なディープラーニング手法は過去の破滅的な忘れに苦しむ。 最近の研究は重量規則化でこの問題に対処している。 関数正規化は計算コストは高いが、性能は向上することが期待されている。 本稿では,忘れないために重要な過去例をいくつか活用し,新たな機能正規化手法を用いてこの問題を解決した。 深層ネットワークのガウス過程の定式化を用いることで,記憶可能な過去と機能的事前の両方を識別しながら,重み空間でのトレーニングを可能にする。 本手法は,標準ベンチマーク上での最先端性能を実現し,正規化とメモリベースの手法を自然に組み合わせた生涯学習の新たな方向性を開く。

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