論文の概要: Discrete Key-Value Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11240v3
• Date: Mon, 12 Jun 2023 15:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 02:39:21.695454
• Title: Discrete Key-Value Bottleneck
• Title（参考訳）: 離散鍵値ボトルネック
• Authors: Frederik Tr\"auble, Anirudh Goyal, Nasim Rahaman, Michael Mozer, Kenji Kawaguchi, Yoshua Bengio, Bernhard Sch\"olkopf
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、データストリームがi.d.d.であり、ラベル付きデータが豊富である分類タスクでうまく機能する。 この課題に対処した強力なアプローチの1つは、手軽に利用可能なデータ量に対する大規模なエンコーダの事前トレーニングと、タスク固有のチューニングである。 しかし、新しいタスクを考えると、多くの重みを微調整する必要があるため、エンコーダの重みを更新することは困難であり、その結果、以前のタスクに関する情報を忘れてしまう。 この問題に対処するモデルアーキテクチャを提案し,個別かつ学習可能なキー値符号のペアを含む離散的ボトルネックの上に構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.61236311369821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks perform well on classification tasks where data streams are i.i.d. and labeled data is abundant. Challenges emerge with non-stationary training data streams such as continual learning. One powerful approach that has addressed this challenge involves pre-training of large encoders on volumes of readily available data, followed by task-specific tuning. Given a new task, however, updating the weights of these encoders is challenging as a large number of weights needs to be fine-tuned, and as a result, they forget information about the previous tasks. In the present work, we propose a model architecture to address this issue, building upon a discrete bottleneck containing pairs of separate and learnable key-value codes. Our paradigm will be to encode; process the representation via a discrete bottleneck; and decode. Here, the input is fed to the pre-trained encoder, the output of the encoder is used to select the nearest keys, and the corresponding values are fed to the decoder to solve the current task. The model can only fetch and re-use a sparse number of these key-value pairs during inference, enabling localized and context-dependent model updates. We theoretically investigate the ability of the discrete key-value bottleneck to minimize the effect of learning under distribution shifts and show that it reduces the complexity of the hypothesis class. We empirically verify the proposed method under challenging class-incremental learning scenarios and show that the proposed model - without any task boundaries - reduces catastrophic forgetting across a wide variety of pre-trained models, outperforming relevant baselines on this task.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、データストリームがd、ラベル付きデータが豊富である分類タスクでうまく機能する。 継続的な学習のような非定常的なトレーニングデータストリームで課題が浮かび上がる。 この課題に対処した1つの強力なアプローチは、容易に利用可能なデータのボリュームに大規模なエンコーダを事前トレーニングすること、そしてタスク固有のチューニングである。 しかし、新しいタスクが与えられた場合、多くの重みを微調整する必要があるため、エンコーダの重みの更新は困難であり、その結果、以前のタスクに関する情報を忘れてしまう。 本稿では,分離鍵と学習可能な鍵値符号のペアを含む離散的ボトルネックに基づいて,この問題に対処するモデルアーキテクチャを提案する。 私たちのパラダイムは、エンコード、離散的なボトルネックによる表現の処理、デコードです。 ここで、予め訓練されたエンコーダに入力を供給し、エンコーダの出力を使用して最寄りのキーを選択し、対応する値をデコーダに供給して現在のタスクを解決する。 モデルは推論中にこれらのキーと値のペアのスパースをフェッチし、再使用し、ローカライズおよびコンテキスト依存のモデル更新を可能にする。 分散シフト下での学習効果を最小化する離散鍵値ボトルネックの能力を理論的に検討し,それが仮説クラスの複雑性を減少させることを示す。 提案手法をクラス増分学習シナリオで実証的に検証し,提案モデルがタスク境界を含まないことで,様々な事前学習モデルにおける破滅的な忘れを減らし,関連するベースラインを上回っていることを示す。

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