論文の概要: Posterior Meta-Replay for Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01133v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 17:08:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 17:23:29.334787
• Title: Posterior Meta-Replay for Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続学習のための後部メタ再生
• Authors: Christian Henning, Maria R. Cervera, Francesco D'Angelo, Johannes von Oswald, Regina Traber, Benjamin Ehret, Seijin Kobayashi, Jo\~ao Sacramento, Benjamin F. Grewe
• Abstract要約: 連続学習(CL)アルゴリズムは最近、i.i.dでトレーニングする必要性を克服しようとするため、多くの注目を集めている。 未知のターゲットデータ分布からのサンプル。 ベイズ的視点を取り入れ,タスク固有の後方分布を継続的に学習することによって,cl問題に取り組むための原理的な方法を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.319932092720977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual Learning (CL) algorithms have recently received a lot of attention as they attempt to overcome the need to train with an i.i.d. sample from some unknown target data distribution. Building on prior work, we study principled ways to tackle the CL problem by adopting a Bayesian perspective and focus on continually learning a task-specific posterior distribution via a shared meta-model, a task-conditioned hypernetwork. This approach, which we term Posterior-replay CL, is in sharp contrast to most Bayesian CL approaches that focus on the recursive update of a single posterior distribution. The benefits of our approach are (1) an increased flexibility to model solutions in weight space and therewith less susceptibility to task dissimilarity, (2) access to principled task-specific predictive uncertainty estimates, that can be used to infer task identity during test time and to detect task boundaries during training, and (3) the ability to revisit and update task-specific posteriors in a principled manner without requiring access to past data. The proposed framework is versatile, which we demonstrate using simple posterior approximations (such as Gaussians) as well as powerful, implicit distributions modelled via a neural network. We illustrate the conceptual advance of our framework on low-dimensional problems and show performance gains on computer vision benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 連続学習(CL)アルゴリズムは最近、i.i.dでトレーニングする必要性を克服しようとするため、多くの注目を集めている。 未知のターゲットデータ分布からのサンプル。 事前の作業に基づいて、ベイズの観点からCL問題に取り組む原則的な方法を検討し、タスクコンディショニングハイパーネットワークである共有メタモデルを通じてタスク固有の後方分布を継続的に学習することに焦点を当てます。 我々がPosterior-replay CLと呼ぶこのアプローチは、単一の後方分布の再帰的な更新に焦点を当てたほとんどのベイジアンCLアプローチとは対照的です。 提案手法の利点は,(1)重み空間における解をモデル化し,タスクの相違に対する感受性が低いこと,(2)タスク固有の予測不確実性推定へのアクセス,(2)テスト時間中にタスクの同一性を推定し,トレーニング中にタスク境界を検出すること,(3)過去のデータにアクセスする必要なしにタスク固有の後続を原則的に再検討・更新する能力,である。 提案手法は汎用性であり,ニューラルネットワークによってモデル化された強力な暗黙的分布と同様に,簡単な後続近似(ガウス型など)を用いて実演する。 低次元問題に対する我々のフレームワークの概念的な進歩を説明し、コンピュータビジョンベンチマークの性能向上を示す。

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