Fugu-MT 論文翻訳(概要): Task-Free Continual Learning via Online Discrepancy Distance Learning

論文の概要: Task-Free Continual Learning via Online Discrepancy Distance Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06579v1
Date: Wed, 12 Oct 2022 20:44:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-14 14:49:02.173573
Title: Task-Free Continual Learning via Online Discrepancy Distance Learning
Title（参考訳）: オンライン離散距離学習によるタスクフリー連続学習
Authors: Fei Ye and Adrian G. Bors
Abstract要約: 本稿では,来訪したサンプルとモデルトレーニングに利用可能な情報全体との差分距離に基づく一般化境界を提供する,新しい理論解析フレームワークを開発する。この理論モデルに着想を得て,混合モデルに対する動的成分展開機構,すなわちオンライン離散距離学習(ODDL)によって実現された新しいアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.540150938141034
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Learning from non-stationary data streams, also called Task-Free Continual Learning (TFCL) remains challenging due to the absence of explicit task information. Although recently some methods have been proposed for TFCL, they lack theoretical guarantees. Moreover, forgetting analysis during TFCL was not studied theoretically before. This paper develops a new theoretical analysis framework which provides generalization bounds based on the discrepancy distance between the visited samples and the entire information made available for training the model. This analysis gives new insights into the forgetting behaviour in classification tasks. Inspired by this theoretical model, we propose a new approach enabled by the dynamic component expansion mechanism for a mixture model, namely the Online Discrepancy Distance Learning (ODDL). ODDL estimates the discrepancy between the probabilistic representation of the current memory buffer and the already accumulated knowledge and uses it as the expansion signal to ensure a compact network architecture with optimal performance. We then propose a new sample selection approach that selectively stores the most relevant samples into the memory buffer through the discrepancy-based measure, further improving the performance. We perform several TFCL experiments with the proposed methodology, which demonstrate that the proposed approach achieves the state of the art performance.
Abstract（参考訳）: 非定常データストリームからの学習は、明示的なタスク情報がないため、TFCL(Task-Free Continual Learning)とも呼ばれる。近年,tfclの手法が提案されているが,理論的な保証がない。また,tfcl中に解析を忘れたことは理論上は研究されなかった。本稿では,来訪したサンプルとモデルトレーニングに利用可能な情報全体との差分距離に基づく一般化境界を提供する,新しい理論解析フレームワークを開発する。この分析は、分類タスクにおける忘れ行動に対する新たな洞察を与える。この理論モデルに着想を得て,混合モデルの動的成分展開機構,すなわちオンライン離散距離学習(ODDL)によって実現された新しいアプローチを提案する。 oddlは、現在のメモリバッファの確率的表現と既に蓄積された知識との差を推定し、最適な性能でコンパクトなネットワークアーキテクチャを保証するために拡張信号として使用する。次に,最も関連性の高いサンプルをメモリバッファに選択的に格納する新しいサンプル選択手法を提案する。提案手法を用いてtfcl実験を行い,提案手法が技術性能の水準を達成することを実証する。

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