論文の概要: Ex-Model: Continual Learning from a Stream of Trained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06511v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 09:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-14 15:14:47.006891
• Title: Ex-Model: Continual Learning from a Stream of Trained Models
• Title（参考訳）: 元モデル: トレーニングされたモデルのストリームから継続的な学習
• Authors: Antonio Carta, Andrea Cossu, Vincenzo Lomonaco, Davide Bacciu
• Abstract要約: 連続的な学習システムは、訓練されたモデルの形式で圧縮された情報の可用性を活用するべきであると論じる。 エージェントが生データの代わりに以前に訓練されたモデルのシーケンスから学習する「Ex-Model Continual Learning」(Ex-Model Continual Learning)という新しいパラダイムを導入し、形式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.27992745065497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning continually from non-stationary data streams is a challenging research topic of growing popularity in the last few years. Being able to learn, adapt, and generalize continually in an efficient, effective, and scalable way is fundamental for a sustainable development of Artificial Intelligent systems. However, an agent-centric view of continual learning requires learning directly from raw data, which limits the interaction between independent agents, the efficiency, and the privacy of current approaches. Instead, we argue that continual learning systems should exploit the availability of compressed information in the form of trained models. In this paper, we introduce and formalize a new paradigm named "Ex-Model Continual Learning" (ExML), where an agent learns from a sequence of previously trained models instead of raw data. We further contribute with three ex-model continual learning algorithms and an empirical setting comprising three datasets (MNIST, CIFAR-10 and CORe50), and eight scenarios, where the proposed algorithms are extensively tested. Finally, we highlight the peculiarities of the ex-model paradigm and we point out interesting future research directions.
• Abstract（参考訳）: 非定常データストリームから継続的に学ぶことは、ここ数年で人気が高まっている難しい研究テーマである。 効率的で効果的でスケーラブルな方法で継続的に学習し、適応し、一般化できることは、人工知能システムの持続可能な開発に不可欠である。 しかし、エージェント中心の継続的学習は、独立したエージェント間の相互作用、効率性、現在のアプローチのプライバシーを制限する生データから直接学習する必要がある。 代わりに、継続学習システムは、訓練されたモデルの形式で圧縮された情報の可用性を活用するべきであると論じる。 本稿では,エージェントが生データではなく,事前にトレーニングされたモデルのシーケンスから学習する「ex-model continual learning(exml)」という新しいパラダイムを紹介し,形式化する。 さらに,3つのモデル連続学習アルゴリズムと,3つのデータセット(mnist,cifar-10,core50)と,提案アルゴリズムを広範囲にテストした8つのシナリオからなる経験的設定に寄与する。 最後に,前モデルパラダイムの特異性に注目し,今後の興味深い研究方向性を指摘する。

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