論文の概要: Modular-Relatedness for Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01272v2
• Date: Mon, 18 Jan 2021 02:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 11:20:50.835567
• Title: Modular-Relatedness for Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続学習のためのモジュール関連性
• Authors: Ammar Shaker, Shujian Yu, Francesco Alesiani
• Abstract要約: 逐次的タスク学習者にとって有益な連続学習(CL)手法を提案する。 このアプローチの主なターゲットは、ニューラルネットワークのモジュラー部分の自動抽出と、これらのモジュラーコンポーネントが与えられたタスク間の関連性を推定することである。 この手法は、正規化ベースの(例えばElastic Weight Consolidation)やリハーサルベースの(例えばGradient Episodic Memory)といった、エピソードメモリを必要とするCLメソッドの異なるファミリーに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.559945682354538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a continual learning (CL) technique that is beneficial to sequential task learners by improving their retained accuracy and reducing catastrophic forgetting. The principal target of our approach is the automatic extraction of modular parts of the neural network and then estimating the relatedness between the tasks given these modular components. This technique is applicable to different families of CL methods such as regularization-based (e.g., the Elastic Weight Consolidation) or the rehearsal-based (e.g., the Gradient Episodic Memory) approaches where episodic memory is needed. Empirical results demonstrate remarkable performance gain (in terms of robustness to forgetting) for methods such as EWC and GEM based on our technique, especially when the memory budget is very limited.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,逐次的タスク学習者にとって有益な連続学習(CL)手法を提案する。 このアプローチの主なターゲットは、ニューラルネットワークのモジュール部分の自動抽出と、これらのモジュールコンポーネントによって与えられたタスク間の関連性の推定です。 この手法は、正規化ベースの(例えばElastic Weight Consolidation)やリハーサルベースの(例えばGradient Episodic Memory)といった、エピソードメモリを必要とするCLメソッドの異なるファミリーに適用できる。 実験結果から,EWC や GEM などの手法,特にメモリ予算が極めて限られている場合に,顕著な性能向上(忘れることへの堅牢性)が得られた。

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