論文の概要: Task-agnostic Continual Learning with Hybrid Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12772v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 05:19:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 15:17:25.989177
• Title: Task-agnostic Continual Learning with Hybrid Probabilistic Models
• Title（参考訳）: ハイブリッド確率モデルによるタスク非依存連続学習
• Authors: Polina Kirichenko, Mehrdad Farajtabar, Dushyant Rao, Balaji Lakshminarayanan, Nir Levine, Ang Li, Huiyi Hu, Andrew Gordon Wilson, Razvan Pascanu
• Abstract要約: 分類のための連続学習のためのハイブリッド生成識別手法であるHCLを提案する。 フローは、データの配布を学習し、分類を行い、タスクの変更を特定し、忘れることを避けるために使用される。 本研究では,スプリット-MNIST,スプリット-CIFAR,SVHN-MNISTなどの連続学習ベンチマークにおいて,HCLの強い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.01205414507243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning new tasks continuously without forgetting on a constantly changing data distribution is essential for real-world problems but extremely challenging for modern deep learning. In this work we propose HCL, a Hybrid generative-discriminative approach to Continual Learning for classification. We model the distribution of each task and each class with a normalizing flow. The flow is used to learn the data distribution, perform classification, identify task changes, and avoid forgetting, all leveraging the invertibility and exact likelihood which are uniquely enabled by the normalizing flow model. We use the generative capabilities of the flow to avoid catastrophic forgetting through generative replay and a novel functional regularization technique. For task identification, we use state-of-the-art anomaly detection techniques based on measuring the typicality of the model's statistics. We demonstrate the strong performance of HCL on a range of continual learning benchmarks such as split-MNIST, split-CIFAR, and SVHN-MNIST.
• Abstract（参考訳）: 絶えず変化するデータ分散を忘れずに新しいタスクを継続的に学習することは、現実世界の問題には不可欠だが、現代のディープラーニングには極めて難しい。 本研究では,分類のための連続学習のためのハイブリッド生成判別手法であるhclを提案する。 各タスクと各クラスの分布を正規化フローでモデル化する。 フローは、データ分散を学習し、分類を行い、タスク変更を特定し、忘れることを避けるために使用され、これらはすべて、正規化フローモデルによって一意に有効となる可逆性と正確性を活用する。 我々は, 再生再生と新しい機能正規化技術により, 破滅的忘れを避けるために, 流れの生成能力を利用する。 タスク識別には,モデル統計の典型性の測定に基づいて,最先端の異常検出手法を用いる。 本研究では,スプリット-MNIST,スプリット-CIFAR,SVHN-MNISTなどの連続学習ベンチマークにおいて,HCLの強い性能を示す。

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