論文の概要: Memory Population in Continual Learning via Outlier Elimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01145v3
• Date: Tue, 3 Oct 2023 11:10:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 11:22:26.081651
• Title: Memory Population in Continual Learning via Outlier Elimination
• Title（参考訳）: 外乱除去による連続学習における記憶人口
• Authors: Julio Hurtado, Alain Raymond-Saez, Vladimir Araujo, Vincenzo Lomonaco, Alvaro Soto, Davide Bacciu
• Abstract要約: 破滅的な忘れは、新しいタスクを学ぶ際に学習したタスクを忘れる現象であり、継続的な学習アルゴリズムを開発する上で大きなハードルとなる。 忘れを緩和する一般的な方法は、新しいタスクのトレーニングで使用する前に学習したタスク例のサブセットを格納するメモリバッファを使用することである。 本稿では,ラベル同種サブポピュレーションからサンプルを選択することにより,メモリバッファ内の外れ値の識別と除去を行うメモリ・アウトレイラ除去法(MOE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.511380924335207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Catastrophic forgetting, the phenomenon of forgetting previously learned tasks when learning a new one, is a major hurdle in developing continual learning algorithms. A popular method to alleviate forgetting is to use a memory buffer, which stores a subset of previously learned task examples for use during training on new tasks. The de facto method of filling memory is by randomly selecting previous examples. However, this process could introduce outliers or noisy samples that could hurt the generalization of the model. This paper introduces Memory Outlier Elimination (MOE), a method for identifying and eliminating outliers in the memory buffer by choosing samples from label-homogeneous subpopulations. We show that a space with a high homogeneity is related to a feature space that is more representative of the class distribution. In practice, MOE removes a sample if it is surrounded by samples from different labels. We demonstrate the effectiveness of MOE on CIFAR-10, CIFAR-100, and CORe50, outperforming previous well-known memory population methods.
• Abstract（参考訳）: 破滅的な忘れは、新しいタスクを学ぶ際に学習したタスクを忘れる現象であり、継続的な学習アルゴリズムを開発する上で大きなハードルとなる。 忘れを緩和する一般的な方法は、新しいタスクのトレーニングで使用する前に学習したタスク例のサブセットを格納するメモリバッファを使用することである。 メモリを埋めるデファクト方法は、前例をランダムに選択することである。 しかし、このプロセスはモデルの一般化を損なうような異常値やノイズのサンプルを導入する可能性がある。 本稿では,ラベル同種サブポピュレーションからサンプルを選択することにより,メモリバッファの外れ値の識別と除去を行うメモリアウトレイラ除去法(MOE)を提案する。 高い等質性を持つ空間は、クラス分布のより代表的な特徴空間と関連していることを示す。 実際には、moeは異なるラベルのサンプルに囲まれている場合、サンプルを削除する。 CIFAR-10, CIFAR-100, CORe50におけるMOEの有効性を示す。

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