論文の概要: Contrastive Continual Learning with Feature Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01713v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 04:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-06 16:02:44.607934
• Title: Contrastive Continual Learning with Feature Propagation
• Title（参考訳）: 特徴伝播を伴うコントラスト連続学習
• Authors: Xuejun Han, Yuhong Guo
• Abstract要約: 連続した機械学習者は、異なるタスク間でドメインやクラスシフトを伴うタスクのストリームを寛大に学習する。 本稿では,複数の連続学習シナリオを処理可能な特徴伝達に基づくコントラスト型連続学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.70482982044965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical machine learners are designed only to tackle one task without capability of adopting new emerging tasks or classes whereas such capacity is more practical and human-like in the real world. To address this shortcoming, continual machine learners are elaborated to commendably learn a stream of tasks with domain and class shifts among different tasks. In this paper, we propose a general feature-propagation based contrastive continual learning method which is capable of handling multiple continual learning scenarios. Specifically, we align the current and previous representation spaces by means of feature propagation and contrastive representation learning to bridge the domain shifts among distinct tasks. To further mitigate the class-wise shifts of the feature representation, a supervised contrastive loss is exploited to make the example embeddings of the same class closer than those of different classes. The extensive experimental results demonstrate the outstanding performance of the proposed method on six continual learning benchmarks compared to a group of cutting-edge continual learning methods.
• Abstract（参考訳）: 古典的な機械学習者は、新しいタスクやクラスを採用する能力のない1つのタスクにのみ取り組むように設計されている。 この欠点に対処するために、連続機械学習者は、異なるタスク間でドメインやクラスシフトを伴うタスクのストリームを満足して学習する。 本稿では,複数の連続学習シナリオを処理可能な特徴伝達に基づくコントラスト型連続学習手法を提案する。 具体的には、特徴伝播と対比表現学習を用いて、現在および前の表現空間を整列し、異なるタスク間でドメインシフトを橋渡しする。 特徴表現のクラスワイドシフトをさらに緩和するため、教師付きコントラスト損失を利用して、同じクラスのサンプル埋め込みを異なるクラスのものよりも近いものにする。 6つの連続学習ベンチマークにおける提案手法の優れた性能を,最先端の連続学習手法群と比較した。

関連論文リスト

• Online Continual Learning via the Knowledge Invariant and Spread-out Properties [4.109784267309124]
  継続的な学習の鍵となる課題は破滅的な忘れ方だ。 知識不変性とスプレッドアウト特性(OCLKISP)を用いたオンライン連続学習法を提案する。 提案手法を,CIFAR 100, Split SVHN, Split CUB200, Split Tiny-Image-Netの4つのベンチマークで実証的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T04:03:38Z)
• Inferring Versatile Behavior from Demonstrations by Matching Geometric Descriptors [72.62423312645953]
  人間は直感的にタスクを多目的に解決し、軌道に基づく計画や個々のステップの行動を変化させる。 現在のImitation Learningアルゴリズムは、通常、単調な専門家によるデモンストレーションのみを考慮し、状態アクションベースの設定で行動する。 代わりに、移動プリミティブの混合と分布マッチングの目的を組み合わせることで、専門家の行動と汎用性にマッチする多目的行動を学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T16:42:59Z)
• Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multi-task learning [3.6212652499950138]
  マルチタスク学習は、パフォーマンスの一般化を改善するために相関タスクを使用する。 タスクは互いに衝突することが多いため、複数のタスクの勾配をどのように組み合わせるべきかを定義するのは難しい。 バックプロパゲーション中の各タスクの重要度を調整する動的バイアスを生成するために,勾配の時間的挙動を考慮した手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T01:52:34Z)
• On Generalizing Beyond Domains in Cross-Domain Continual Learning [91.56748415975683]
  ディープニューラルネットワークは、新しいタスクを学んだ後、これまで学んだ知識の破滅的な忘れ込みに悩まされることが多い。 提案手法は、ドメインシフト中の新しいタスクを精度良く学習することで、DomainNetやOfficeHomeといった挑戦的なデータセットで最大10%向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T09:57:48Z)
• Co$^2$L: Contrastive Continual Learning [69.46643497220586]
  近年の自己教師型学習のブレークスルーは、このようなアルゴリズムが視覚的な表現を学習し、見えないタスクにもっとうまく移行できることを示している。 本稿では、連続的な学習と伝達可能な表現の維持に焦点を当てたリハーサルに基づく連続学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-28T06:14:38Z)
• Conditional Meta-Learning of Linear Representations [57.90025697492041]
  表現学習のための標準メタラーニングは、複数のタスク間で共有される共通の表現を見つけることを目的とする。 本研究では,タスクの側情報を手作業に適した表現にマッピングし,条件付け関数を推定することで,この問題を克服する。 この利点を実用的に活用できるメタアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T12:02:14Z)
• Learning Invariant Representation for Continual Learning [5.979373021392084]
  継続的学習の重要な課題は、エージェントが新しいタスクに直面したときに、以前に学んだタスクを壊滅的に忘れることです。 連続学習のための学習不変表現(IRCL)という新しい擬似リハーサル法を提案する。 共有不変表現を分離することは、タスクのシーケンスを継続的に学習するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T15:12:51Z)
• Incremental Embedding Learning via Zero-Shot Translation [65.94349068508863]
  現在の最先端のインクリメンタル学習手法は、従来の分類ネットワークにおける破滅的な忘れ方問題に取り組む。 ゼロショット変換クラス増分法(ZSTCI)と呼ばれる新しい組込みネットワークのクラス増分法を提案する。 さらに、ZSTCIを既存の正規化ベースのインクリメンタル学習手法と組み合わせることで、組み込みネットワークの性能をより向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T08:21:37Z)
• A Survey on Contrastive Self-supervised Learning [0.0]
  自己教師付き学習は、大規模なデータセットのアノテートコストを回避する能力によって人気を集めている。 コントラスト学習は近年,コンピュータビジョン,自然言語処理(NLP)などの分野において,自己指導型学習手法の主流となっている。 本稿では, コントラスト的アプローチに従う自己教師型手法について, 広範囲にわたるレビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-31T21:05:04Z)
• Importance Weighted Policy Learning and Adaptation [89.46467771037054]
  政治外学習の最近の進歩の上に構築された,概念的にシンプルで,汎用的で,モジュール的な補完的アプローチについて検討する。 このフレームワークは確率論的推論文学のアイデアにインスパイアされ、堅牢な非政治学習と事前の行動を組み合わせる。 提案手法は,メタ強化学習ベースラインと比較して,ホールドアウトタスクにおける競合適応性能を実現し,複雑なスパース・リワードシナリオにスケールすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-10T14:16:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。