論文の概要: Mixture-of-Variational-Experts for Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12667v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 06:32:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 14:41:33.267006
• Title: Mixture-of-Variational-Experts for Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続学習のための混合変量実験
• Authors: Heinke Hihn and Daniel A. Braun
• Abstract要約: 学習と忘れのトレードオフを促進する最適原理を提案する。 我々はMixture-of-Variational-Experts (MoVE)と呼ばれる連続学習のためのニューラルネットワーク層を提案する。 MNISTおよびCIFAR10データセットの変種に関する実験は、MoVE層の競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One significant shortcoming of machine learning is the poor ability of models to solve new problems quicker and without forgetting acquired knowledge. To better understand this issue, continual learning has emerged to systematically investigate learning protocols where the model sequentially observes samples generated by a series of tasks. First, we propose an optimality principle that facilitates a trade-off between learning and forgetting. We derive this principle from an information-theoretic formulation of bounded rationality and show its connections to other continual learning methods. Second, based on this principle, we propose a neural network layer for continual learning, called Mixture-of-Variational-Experts (MoVE), that alleviates forgetting while enabling the beneficial transfer of knowledge to new tasks. Our experiments on variants of the MNIST and CIFAR10 datasets demonstrate the competitive performance of MoVE layers when compared to state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の重大な欠点の1つは、獲得した知識を忘れずに、新しい問題を解決するモデルの能力不足である。 この問題をよりよく理解するために、連続学習は、一連のタスクによって生成されたサンプルを逐次観察する学習プロトコルを体系的に研究する。 まず,学習と学習のトレードオフを容易にする最適性原理を提案する。 本稿では,この原理を有界有理性情報理論の定式化から導き,他の連続学習手法との関係を示す。 第二に,この原則に基づき,新しいタスクへの知識の有益な伝達を可能にしつつ,忘れを緩和する「mixed-of-variational-experts(move)」と呼ばれる,連続学習のためのニューラルネットワーク層を提案する。 MNISTおよびCIFAR10データセットの変種に関する実験は、最先端のアプローチと比較してMoVE層の競合性能を示す。

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