論文の概要: The Effect of Task Ordering in Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13323v1
• Date: Thu, 26 May 2022 12:56:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 14:22:45.462789
• Title: The Effect of Task Ordering in Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続学習におけるタスク順序付けの効果
• Authors: Samuel J. Bell and Neil D. Lawrence
• Abstract要約: 再注文タスクが破滅的忘れの量に大きく影響していることが示される。 本研究では,タスクオーダリングの効果を利用して連続的な学習性能を変化させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.571389210876315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the effect of task ordering on continual learning performance. We conduct an extensive series of empirical experiments on synthetic and naturalistic datasets and show that reordering tasks significantly affects the amount of catastrophic forgetting. Connecting to the field of curriculum learning, we show that the effect of task ordering can be exploited to modify continual learning performance, and present a simple approach for doing so. Our method computes the distance between all pairs of tasks, where distance is defined as the source task curvature of a gradient step toward the target task. Using statistically rigorous methods and sound experimental design, we show that task ordering is an important aspect of continual learning that can be modified for improved performance.
• Abstract（参考訳）: タスクオーダリングが連続学習性能に及ぼす影響について検討する。 我々は、合成および自然主義的なデータセットに関する広範な実験を行い、リオーダータスクが破滅的な忘れの量に大きな影響を及ぼすことを示す。 カリキュラム学習の分野と結びつくことで,タスクオーダリングの効果を利用して連続的な学習性能を改善できることを示し,これを実現するための簡単なアプローチを提案する。 対象タスクに対する勾配ステップのソースタスク曲率として距離を定義することにより,すべてのタスク間の距離を計算する。 統計的に厳密な手法と音響実験設計を用いることで、タスク順序付けが継続的な学習の重要な側面であり、性能改善のために修正可能であることを示す。

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