論文の概要: Sequoia: A Software Framework to Unify Continual Learning Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01005v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 16:07:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:10:48.340870
• Title: Sequoia: A Software Framework to Unify Continual Learning Research
• Title（参考訳）: Sequoia: 継続的な学習研究を統合するソフトウェアフレームワーク
• Authors: Fabrice Normandin, Florian Golemo, Oleksiy Ostapenko, Pau Rodriguez, Matthew D Riemer, Julio Hurtado, Khimya Khetarpal1, Dominic Zhao, Ryan Lindeborg, Thimoth\'ee Lesort, Laurent Charlin, Irina Rish, Massimo Caccia
• Abstract要約: 私たちはこのアイデアを,emphSequoiaというソフトウェアフレームワークとして公開しています。 Sequoiaは、Continuous Supervised Learning(CSL)とContinuous Reinforcement Learning(CRL)の両方のドメインから、さまざまな設定を特徴としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.088609714535224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of Continual Learning (CL) seeks to develop algorithms that accumulate knowledge and skills over time through interaction with non-stationary environments and data distributions. Measuring progress in CL can be difficult because a plethora of evaluation procedures (\emph{settings}) and algorithmic solutions (\emph{methods}) have emerged, each with their own potentially disjoint set of assumptions about the CL problem. In this work, we view each setting as a set of \emph{assumptions}. We then create a tree-shaped hierarchy of the research settings in CL, in which more general settings become the parents of those with more restrictive assumptions. This makes it possible to use inheritance to share and reuse research, as developing a method for a given setting also makes it directly applicable onto any of its children. We instantiate this idea as a publicly available software framework called \emph{Sequoia}, which features a variety of settings from both the Continual Supervised Learning (CSL) and Continual Reinforcement Learning (CRL) domains. Sequoia also includes a growing suite of methods which are easy to extend and customize, in addition to more specialized methods from third-party libraries. We hope that this new paradigm and its first implementation can serve as a foundation for the unification and acceleration of research in CL. You can help us grow the tree by visiting \url{www.github.com/lebrice/Sequoia}.
• Abstract（参考訳）: 連続学習(cl)の分野は、非定常環境とデータ分散とのインタラクションを通じて、時間とともに知識とスキルを蓄積するアルゴリズムの開発を目指している。 CL の進行度を測定することは、CL 問題に関する多くの評価手順 (\emph{settings}) とアルゴリズム解 (\emph{methods}) が出現し、それぞれが、CL 問題に関する仮定に相反する可能性があるため困難である。 この研究では、各設定を \emph{assumption} の集合とみなす。 次に、CLにおける研究環境のツリー型階層を作成し、より一般的な設定がより制限的な仮定を持つ人の親となる。 これにより、遺伝を利用して研究を共有、再利用することが可能となり、与えられた設定の方法を開発することで、子供にも直接適用することができる。 我々はこのアイデアを,CSL(Continuous Supervised Learning)ドメインとCRL(Continuous Reinforcement Learning)ドメインの両方からさまざまな設定を特徴とする,"emph{Sequoia}"という,公開可能なソフトウェアフレームワークとしてインスタンス化する。 sequoiaには、拡張やカスタマイズが容易なメソッドスイートや、サードパーティライブラリのより専門的なメソッドも含まれている。 我々は,この新たなパラダイムとその最初の実装が,CLにおける研究の統合と加速の基礎となることを願っている。 ツリーの成長を助けるには、 \url{www.github.com/lebrice/sequoia} を参照してください。

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