論文の概要: Integral Continual Learning Along the Tangent Vector Field of Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13108v3
• Date: Tue, 12 Dec 2023 03:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 21:06:58.175478
• Title: Integral Continual Learning Along the Tangent Vector Field of Tasks
• Title（参考訳）: タスクの接ベクトル場に沿った積分連続学習
• Authors: Tian Yu Liu, Aditya Golatkar, Stefano Soatto, Alessandro Achille
• Abstract要約: 本稿では,特殊データセットからの情報を段階的に組み込んだ軽量連続学習手法を提案する。 ソースデータセットの0.4%まで小さく、小さな固定サイズのメモリバッファを保持しており、単純な再サンプリングによって更新される。 提案手法は,異なるデータセットに対して,様々なバッファサイズで高い性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.02761912526734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a lightweight continual learning method which incorporates information from specialized datasets incrementally, by integrating it along the vector field of "generalist" models. The tangent plane to the specialist model acts as a generalist guide and avoids the kind of over-fitting that leads to catastrophic forgetting, while exploiting the convexity of the optimization landscape in the tangent plane. It maintains a small fixed-size memory buffer, as low as 0.4% of the source datasets, which is updated by simple resampling. Our method achieves strong performance across various buffer sizes for different datasets. Specifically, in the class-incremental setting we outperform the existing methods that do not require distillation by an average of 18.77% and 28.48%, for Seq-CIFAR-10 and Seq-TinyImageNet respectively. Our method can easily be used in conjunction with existing replay-based continual learning methods. When memory buffer constraints are relaxed to allow storage of metadata such as logits, we attain an error reduction of 17.84% towards the paragon performance on Seq-CIFAR-10.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,「ジェネラリスト」モデルのベクトル場に沿って,特殊データセットからの情報を漸進的に組み込む軽量連続学習手法を提案する。 スペシャリストモデルに対する接地平面は、一般のガイドとして機能し、接地平面における最適化景観の凸性を活用しながら、破滅的な忘れ込みにつながる過度な適合を避ける。 それは小さな固定サイズのメモリバッファを維持し、ソースデータセットの0.4%まで低く、単純な再サンプリングによって更新される。 本手法は,様々なバッファサイズで異なるデータセットに対して強い性能を実現する。 具体的には,Seq-CIFAR-10とSeq-TinyImageNetでは,平均18.77%,28.48%の蒸留を必要としない既存手法をそれぞれ上回っている。 本手法は,既存のリプレイ型連続学習手法と組み合わせて容易に利用できる。 メモリバッファの制約が緩和されてロジットなどのメタデータの保存が可能になった場合、Seq-CIFAR-10のパラゴン性能に対して17.84%のエラー低減が達成される。

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