Fugu-MT 論文翻訳(概要): ADER: Adaptively Distilled Exemplar Replay Towards Continual Learning for Session-based Recommendation

論文の概要: ADER: Adaptively Distilled Exemplar Replay Towards Continual Learning for Session-based Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12000v1
Date: Thu, 23 Jul 2020 13:19:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-07 12:12:31.444303
Title: ADER: Adaptively Distilled Exemplar Replay Towards Continual Learning for Session-based Recommendation
Title（参考訳）: ader: セッションベースレコメンデーションのための継続的学習に向けた適応蒸留exemplarリプレイ
Authors: Fei Mi, Xiaoyu Lin, and Boi Faltings
Abstract要約: セッションベースのレコメンデーションは最近、プライバシーの懸念が高まり、注目を集めている。本稿では,従来のトレーニングサンプルを定期的に再生することで,ADER(Adaptively Distilled Exemplar Replay)と呼ばれる手法を提案する。 ADERは他のベースラインを一貫して上回り、更新サイクル毎にすべての履歴データを使用してメソッドを上回ります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.22402119581332
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Session-based recommendation has received growing attention recently due to the increasing privacy concern. Despite the recent success of neural session-based recommenders, they are typically developed in an offline manner using a static dataset. However, recommendation requires continual adaptation to take into account new and obsolete items and users, and requires "continual learning" in real-life applications. In this case, the recommender is updated continually and periodically with new data that arrives in each update cycle, and the updated model needs to provide recommendations for user activities before the next model update. A major challenge for continual learning with neural models is catastrophic forgetting, in which a continually trained model forgets user preference patterns it has learned before. To deal with this challenge, we propose a method called Adaptively Distilled Exemplar Replay (ADER) by periodically replaying previous training samples (i.e., exemplars) to the current model with an adaptive distillation loss. Experiments are conducted based on the state-of-the-art SASRec model using two widely used datasets to benchmark ADER with several well-known continual learning techniques. We empirically demonstrate that ADER consistently outperforms other baselines, and it even outperforms the method using all historical data at every update cycle. This result reveals that ADER is a promising solution to mitigate the catastrophic forgetting issue towards building more realistic and scalable session-based recommenders.
Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデーションは最近、プライバシーの懸念が高まり、注目を集めている。最近のニューラルセッションベースのレコメンデータの成功にもかかわらず、それらは通常、静的データセットを使用してオフラインで開発される。しかし、リコメンデーションは、新しい、時代遅れのアイテムやユーザーを考慮に入れ、現実のアプリケーションで"継続的な学習"を必要とする。この場合、リコメンデータは更新サイクル毎に新しいデータとともに継続的に定期的に更新され、更新されたモデルは次のモデル更新の前にユーザアクティビティのレコメンデーションを提供する必要がある。神経モデルによる継続的学習の最大の課題は破滅的な忘れ方であり、継続的に訓練されたモデルは、これまで学んだユーザの好みパターンを忘れてしまう。この課題に対処するため,従来のトレーニングサンプル(例題)を適応蒸留損失のある現行モデルに定期的に再生することで,ADER(Adaptively Distilled Exemplar Replay)と呼ばれる手法を提案する。実験は、2つの広く使われているデータセットを使用して、最先端のSASRecモデルに基づいて、ADERをいくつかのよく知られた連続学習技術でベンチマークする。 ADERが他のベースラインを一貫して上回り、更新サイクル毎にすべての履歴データを使用してメソッドを上回ります。この結果から、ADERは、より現実的でスケーラブルなセッションベースのレコメンデータを構築するために、破滅的な忘れる問題を緩和する、有望なソリューションであることが明らかになった。

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