論文の概要: Is Class-Incremental Enough for Continual Learning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02925v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 10:49:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 15:05:15.809425
• Title: Is Class-Incremental Enough for Continual Learning?
• Title（参考訳）: クラスインクリメンタルは継続的学習に十分か?
• Authors: Andrea Cossu, Gabriele Graffieti, Lorenzo Pellegrini, Davide Maltoni, Davide Bacciu, Antonio Carta, Vincenzo Lomonaco
• Abstract要約: クラス増進シナリオへの過剰な注力は、今後の継続的な学習研究に限界をもたらす可能性があると我々は主張する。 多くの実世界の環境では、以前に遭遇した概念の反復が自然に発生し、以前の知識の破壊を和らげるのに寄与する。 我々は、入力情報のストリームにおける設計によって繰り返しが統合される、代替的な連続学習シナリオに関するより深い研究を提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.907038754784603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability of a model to learn continually can be empirically assessed in different continual learning scenarios. Each scenario defines the constraints and the opportunities of the learning environment. Here, we challenge the current trend in the continual learning literature to experiment mainly on class-incremental scenarios, where classes present in one experience are never revisited. We posit that an excessive focus on this setting may be limiting for future research on continual learning, since class-incremental scenarios artificially exacerbate catastrophic forgetting, at the expense of other important objectives like forward transfer and computational efficiency. In many real-world environments, in fact, repetition of previously encountered concepts occurs naturally and contributes to softening the disruption of previous knowledge. We advocate for a more in-depth study of alternative continual learning scenarios, in which repetition is integrated by design in the stream of incoming information. Starting from already existing proposals, we describe the advantages such class-incremental with repetition scenarios could offer for a more comprehensive assessment of continual learning models.
• Abstract（参考訳）: モデルが継続的に学習する能力は、異なる連続学習シナリオで経験的に評価することができる。 それぞれのシナリオは、学習環境の制約と機会を定義します。 ここでは、継続学習文学における現在の傾向に挑戦し、主に1つの経験に現れるクラスを再考しないクラス増進シナリオを実験する。 この設定への過度な注力は、転送や計算効率といった他の重要な目的を犠牲にして、クラス増分シナリオが破滅的な忘れを人工的に悪化させるため、将来の継続的な学習研究に限定する可能性があると仮定する。 多くの現実の環境では、実際に遭遇した概念の繰り返しは自然に起こり、以前の知識の破壊を和らげるのに寄与する。 我々は、繰り返しが入力情報の流れの中で設計によって統合される代替連続学習シナリオのより深い研究を提唱する。 既存の提案から、反復シナリオによるクラス増分が、継続学習モデルのより包括的な評価に役立てることができるという利点を述べる。

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