論文の概要: Incremental Task Learning with Incremental Rank Updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09074v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 05:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 13:27:13.757481
• Title: Incremental Task Learning with Incremental Rank Updates
• Title（参考訳）: インクリメンタルランク更新によるインクリメンタルタスク学習
• Authors: Rakib Hyder and Ken Shao and Boyu Hou and Panos Markopoulos and Ashley Prater-Bennette and M. Salman Asif
• Abstract要約: 低ランク因数分解に基づく新しい漸進的タスク学習フレームワークを提案する。 提案手法は,現在の最先端手法よりも,精度と忘れやすさの点で優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.725181015069435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incremental Task learning (ITL) is a category of continual learning that seeks to train a single network for multiple tasks (one after another), where training data for each task is only available during the training of that task. Neural networks tend to forget older tasks when they are trained for the newer tasks; this property is often known as catastrophic forgetting. To address this issue, ITL methods use episodic memory, parameter regularization, masking and pruning, or extensible network structures. In this paper, we propose a new incremental task learning framework based on low-rank factorization. In particular, we represent the network weights for each layer as a linear combination of several rank-1 matrices. To update the network for a new task, we learn a rank-1 (or low-rank) matrix and add that to the weights of every layer. We also introduce an additional selector vector that assigns different weights to the low-rank matrices learned for the previous tasks. We show that our approach performs better than the current state-of-the-art methods in terms of accuracy and forgetting. Our method also offers better memory efficiency compared to episodic memory- and mask-based approaches. Our code will be available at https://github.com/CSIPlab/task-increment-rank-update.git
• Abstract（参考訳）: インクリメンタル・タスク・ラーニング(ITL、Incremental Task Learning)とは、複数のタスクに対して1つのネットワークをトレーニングすることを目的とした連続的な学習のカテゴリである。 ニューラルネットワークは、新しいタスクのために訓練されたときに古いタスクを忘れがちである。 この問題に対処するために、IPLメソッドはエピソードメモリ、パラメータ正規化、マスキングとプルーニング、拡張可能なネットワーク構造を使用する。 本稿では,低ランク因子化に基づく新しいインクリメンタルタスク学習フレームワークを提案する。 特に、各層に対するネットワーク重みを、複数の rank-1 行列の線形結合として表現する。 新しいタスクのためにネットワークを更新するために、ランク1(またはローランク)行列を学び、それを各層の重み付けに追加する。 また,前回のタスクで学習した低ランク行列に対して,異なる重みを割り当てるセレクタベクトルも新たに導入する。 本手法は,現在の最先端手法よりも精度と忘れやすさにおいて優れた性能を示す。 また,エピソディックメモリやマスクベースの手法に比べ,メモリ効率も向上した。 私たちのコードはhttps://github.com/csiplab/task-increment-rank-update.gitで入手できる。

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