論文の概要: S-Prompts Learning with Pre-trained Transformers: An Occam's Razor for Domain Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12819v1
• Date: Tue, 26 Jul 2022 11:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-27 12:25:58.431061
• Title: S-Prompts Learning with Pre-trained Transformers: An Occam's Razor for Domain Incremental Learning
• Title（参考訳）: 事前学習型トランスフォーマーによるSプロンプト学習--ドメインインクリメンタルラーニングのためのOccam's Razor
• Authors: Yabin Wang, Zhiwu Huang, Xiaopeng Hong
• Abstract要約: 最先端のディープニューラルネットワークは、継続的な学習における破滅的な忘れの問題にまだ対処できていない。 そこで本研究では,S-Prompting(S-Prompting)と呼ばれる単純なパラダイムと,忘れる度合いを高く抑えるための2つの具体的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.35363657976161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art deep neural networks are still struggling to address the catastrophic forgetting problem in continual learning. In this paper, we propose one simple paradigm (named as S-Prompting) and two concrete approaches to highly reduce the forgetting degree in one of the most typical continual learning scenarios, i.e., domain increment learning (DIL). The key idea of the paradigm is to learn prompts independently across domains with pre-trained transformers, avoiding the use of exemplars that commonly appear in conventional methods. This results in a win-win game where the prompting can achieve the best for each domain. The independent prompting across domains only requests one single cross-entropy loss for training and one simple K-NN operation as a domain identifier for inference. The learning paradigm derives an image prompt learning approach and a brand-new language-image prompt learning approach. Owning an excellent scalability (0.03% parameter increase per domain), the best of our approaches achieves a remarkable relative improvement (an average of about 30%) over the best of the state-of-the-art exemplar-free methods for three standard DIL tasks, and even surpasses the best of them relatively by about 6% in average when they use exemplars.
• Abstract（参考訳）: 最先端のディープニューラルネットワークは、継続的な学習における破滅的な忘れの問題にまだ対処できていない。 本稿では,1つの単純なパラダイム(s-prompting)と,最も典型的な連続学習シナリオであるドメインインクリメント学習(dil)において,忘れられる程度を高度に減らすための2つの具体的なアプローチを提案する。 パラダイムの重要な考え方は、事前学習されたトランスフォーマーを持つドメインをまたいでプロンプトを独立に学習することであり、従来の方法によく見られるexemplarsの使用を避けることである。 これにより、各ドメインに最適なプロンプトを達成できる勝敗ゲームが得られる。 ドメイン間の独立的なプロンプトは、トレーニングのために1つのクロスエントロピー損失と、推論のためのドメイン識別子として1つの単純なK-NN操作のみを要求する。 学習パラダイムは、イメージプロンプト学習アプローチと、新しい言語イメージプロンプト学習アプローチに由来する。 優れたスケーラビリティ(ドメイン当たり0.03%のパラメータ増加)を保有することで、我々のアプローチのベストは、3つの標準DILタスクに対する最先端の先例のないメソッドのベストに対して、顕著な相対的な改善(平均約30%)を達成でき、また、例題を使う場合、そのベストを平均約6%上回っている。

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