論文の概要: Anatomy of Catastrophic Forgetting: Hidden Representations and Task Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07400v1
• Date: Tue, 14 Jul 2020 23:31:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 13:32:02.825619
• Title: Anatomy of Catastrophic Forgetting: Hidden Representations and Task Semantics
• Title（参考訳）: 破滅的忘れの解剖--隠れた表現とタスクの意味論
• Authors: Vinay V. Ramasesh, Ethan Dyer, Maithra Raghu
• Abstract要約: ニューラルネットワークモデルにおいて,忘れることが表現に与える影響について検討する。 深い層が忘れる原因であることに気付きました。 また,CIFAR-100をベースとした,現実的な入力分布シフトを近似するタスクも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.57617154267565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A central challenge in developing versatile machine learning systems is catastrophic forgetting: a model trained on tasks in sequence will suffer significant performance drops on earlier tasks. Despite the ubiquity of catastrophic forgetting, there is limited understanding of the underlying process and its causes. In this paper, we address this important knowledge gap, investigating how forgetting affects representations in neural network models. Through representational analysis techniques, we find that deeper layers are disproportionately the source of forgetting. Supporting this, a study of methods to mitigate forgetting illustrates that they act to stabilize deeper layers. These insights enable the development of an analytic argument and empirical picture relating the degree of forgetting to representational similarity between tasks. Consistent with this picture, we observe maximal forgetting occurs for task sequences with intermediate similarity. We perform empirical studies on the standard split CIFAR-10 setup and also introduce a novel CIFAR-100 based task approximating realistic input distribution shift.
• Abstract（参考訳）: 汎用機械学習システムの開発における中心的な課題は、破滅的な忘れさだ。タスクの順序でトレーニングされたモデルが、以前のタスクで大幅なパフォーマンス低下を被る。 破滅的な忘れ物が多用されているにもかかわらず、基礎となるプロセスとその原因についての理解は限られている。 本稿では,この重要な知識ギャップに対処し,ニューラルネットワークモデルにおいて,忘れることが表現に与える影響について検討する。 表現分析手法により,深い層が忘れの源であることがわかった。 これを支持するために、忘れを緩和する方法の研究は、より深い層を安定化するために働くことを示す。 これらの洞察は、タスク間の表象的類似性を忘れる程度に関連する分析的議論と経験的図の開発を可能にする。 この図と一致して、中間相似性を持つタスクシーケンスの最大忘れが観測される。 我々は、標準分割CIFAR-10セットアップに関する実証的研究を行い、また、現実的な入力分布シフトを近似する新しいCIFAR-100タスクを導入する。

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