論文の概要: Neural Architecture for Online Ensemble Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14963v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 11:21:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 02:14:23.321799
• Title: Neural Architecture for Online Ensemble Continual Learning
• Title（参考訳）: オンラインアンサンブル学習のためのニューラルアーキテクチャ
• Authors: Mateusz W\'ojcik, Witold Ko\'sciukiewicz, Tomasz Kajdanowicz, Adam Gonczarek
• Abstract要約: 我々は、エンドツーエンドのニューラルネットワークのアンサンブルを効率的に訓練できる、完全に微分可能なアンサンブル法を提案する。 提案手法は,メモリバッファを使わずにSOTA結果が得られ,参照手法よりも明らかに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.241435193861262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual learning with an increasing number of classes is a challenging task. The difficulty rises when each example is presented exactly once, which requires the model to learn online. Recent methods with classic parameter optimization procedures have been shown to struggle in such setups or have limitations like non-differentiable components or memory buffers. For this reason, we present the fully differentiable ensemble method that allows us to efficiently train an ensemble of neural networks in the end-to-end regime. The proposed technique achieves SOTA results without a memory buffer and clearly outperforms the reference methods. The conducted experiments have also shown a significant increase in the performance for small ensembles, which demonstrates the capability of obtaining relatively high classification accuracy with a reduced number of classifiers.
• Abstract（参考訳）: クラス数の増加による継続的学習は難しい課題である。 それぞれの例が正確に1回提示されると、困難が高まり、モデルがオンラインで学ぶ必要がある。 古典的なパラメータ最適化手順を持つ最近の手法は、そのような設定に苦労するか、非微分不可能なコンポーネントやメモリバッファのような制限があることが示されている。 そこで本研究では,エンドツーエンドでニューラルネットワークのアンサンブルを効率的に学習できる完全微分可能なアンサンブル法を提案する。 提案手法は,メモリバッファを使わずにSOTA結果が得られ,参照手法よりも明らかに優れている。 実験により,小アンサンブルの性能も著しく向上し,分類器の数を減らして比較的高い分類精度が得られることを示した。

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