論文の概要: PromptFusion: Decoupling Stability and Plasticity for Continual Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07223v1
- Date: Mon, 13 Mar 2023 15:58:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 14:04:11.345016
- Title: PromptFusion: Decoupling Stability and Plasticity for Continual Learning
- Title（参考訳）: PromptFusion: 継続的な学習のための安定性と塑性の分離
- Authors: Haoran Chen, Zuxuan Wu, Xintong Han, Menglin Jia, Yu-Gang Jiang
- Abstract要約: 本稿では,プロンプトフュージョン(PromptFusion)と呼ばれるプロンプトチューニングによる安定性と塑性の疎結合を実現する手法を提案する。
提案手法は,クラスインクリメンタルとドメインインクリメンタルの両方において,一般的な連続学習データセットに対して有望な結果が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.39515709102959
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Continual learning refers to the capability of continuously learning from a
stream of data. Current research mainly focuses on relieving catastrophic
forgetting, and most of their success is at the cost of limiting the
performance of newly incoming tasks. Such a trade-off is referred to as the
stabilityplasticity dilemma and is a more general and challenging problem for
continual learning. However, the inherent conflict between these two concepts
makes it seemingly impossible to devise a satisfactory solution to both of them
simultaneously. Therefore, we ask, "is it possible to divide them into two
problems to conquer independently?" To this end, we propose a
prompt-tuning-based method termed PromptFusion to enable the decoupling of
stability and plasticity. Specifically, PromptFusion consists of a carefully
designed Stabilizer module that deals with catastrophic forgetting and a
Booster module to learn new knowledge concurrently. During training,
PromptFusion first passes an input image to the two modules separately. Then
the resulting logits are further fused with a learnable weight parameter.
Finally, a weight mask is applied to the derived logits to balance between old
and new classes. Extensive experiments show that our method achieves promising
results on popular continual learning datasets for both class-incremental and
domain incremental settings. Especially on Split-Imagenet-R, one of the most
challenging datasets for class-incremental learning, our method exceeds
state-of-the-art prompt-based methods L2P and DualPrompt by more than 10%.
- Abstract（参考訳）: 連続学習とは、データのストリームから連続的に学習する能力を指す。
現在の研究は、主に破滅的な忘れを省くことに焦点を当てており、その成功の大部分は、新しく入ってくるタスクのパフォーマンスを制限するコストに費やされている。
このようなトレードオフは安定性塑性ジレンマと呼ばれ、継続的な学習においてより一般的で困難な問題である。
しかし、この2つの概念の間に固有の矛盾があるため、両者に満足できる解決策を同時に考案することは不可能である。
したがって、我々は「それらを独立して征服する2つの問題に分けることは可能か?
そこで本研究では,PromptFusionと呼ばれる急速チューニング方式を提案し,安定性と塑性の疎結合を実現する。
具体的には、PromptFusionは、破滅的な忘れ物を扱う、慎重に設計された安定化モジュールと、新しい知識を同時に学習するBoosterモジュールで構成される。
トレーニング中、PromptFusionはまず入力画像を2つのモジュールに別々に渡す。
そして、結果のロジットはさらに学習可能な重みパラメータで融合される。
最後に、導出ロジットに重みマスクを適用して、古いクラスと新しいクラスのバランスをとる。
広範な実験により,本手法は,クラスインクリメンタル設定とドメインインクリメンタル設定の両方において,一般的な連続学習データセットに対して有望な結果が得られることが示された。
特に,クラスインクリメンタル学習における最も難しいデータセットであるsplit-imagenet-rでは,最先端のプロンプトベース手法であるl2pとdualpromptを10%以上超えている。
関連論文リスト
- SHERL: Synthesizing High Accuracy and Efficient Memory for Resource-Limited Transfer Learning [63.93193829913252]
本稿では,リソース制限シナリオに対するSHERLと呼ばれる革新的なMETL戦略を提案する。
初期経路では、中間出力は反冗長動作によって統合される。
遅延ルートでは、最小限の遅延事前トレーニングされたレイヤを利用することで、メモリオーバーヘッドのピーク需要を軽減できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-10T10:22:35Z) - A streamlined Approach to Multimodal Few-Shot Class Incremental Learning
for Fine-Grained Datasets [23.005760505169803]
FSCIL(Few-shot Class-Incremental Learning)は、限られた新しいデータストリームから学習しながら、事前の知識を維持するという課題を提起する。
本稿では,セッション間の画像テキスト埋め込みの分離性を向上するSSP(Session-Specific Prompts)を提案する。
第2のハイパーボリック距離は、同じクラス内の画像とテキストのペアの表現を圧縮し、異なるクラスから拡張し、より良い表現をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T19:50:03Z) - ReFusion: Improving Natural Language Understanding with Computation-Efficient Retrieval Representation Fusion [22.164620956284466]
言語モデルに外部データベースからの知識を取り入れた検索ベース拡張(RA)は,様々な知識集約(KI)タスクに大きく成功している。
既存の作業は、モデル性能を改善するために、検索と入力を結合することに焦点を当てている。
本稿では,二段階最適化を用いた計算効率の高い検索表現Fusionである textbfReFusion の新たなパラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-04T07:39:26Z) - ReFusion: Learning Image Fusion from Reconstruction with Learnable Loss
via Meta-Learning [17.91346343984845]
メタラーニングに基づく統合画像融合フレームワークReFusionを導入する。
ReFusionはパラメータ化された損失関数を採用し、特定のシナリオとタスクに応じてトレーニングフレームワークによって動的に調整される。
赤外線可視、医療、マルチフォーカス、マルチ露光画像融合など、様々なタスクに適応することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T07:40:39Z) - Continual Learning through Networks Splitting and Merging with
Dreaming-Meta-Weighted Model Fusion [20.74264925323055]
継続的な学習シナリオにおいて、ネットワークの安定性と可塑性のバランスをとることは難しい。
2段階戦略を採用することにより、よりよいトレードオフを実現することのできるSplit2MetaFusionを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T09:02:56Z) - Bi-level Dynamic Learning for Jointly Multi-modality Image Fusion and
Beyond [50.556961575275345]
補完特性とカスケード二重タスク関連モジュールを融合する画像融合モジュールを構築した。
本研究では, 高速な1次近似により対応する勾配を計算し, 融合学習のための勾配のバランスをとるための動的重み付けアグリゲーションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-11T10:55:34Z) - FusionBooster: A Unified Image Fusion Boosting Paradigm [38.16436055140091]
融合タスク用に特別に設計されたモデルであるFusionBoosterを提示する。
ブースターは、プローブユニット、ブースター層、組み立てモジュールの3つの構成要素で構成されている。
様々なフュージョンタスクおよび下流検出タスクで得られた実験結果は、提案したFusionBoosterが性能を大幅に向上することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T08:28:51Z) - Efficient Multimodal Fusion via Interactive Prompting [62.08292938484994]
大規模事前学習は、コンピュータビジョンや自然言語処理のような一助的な分野を新しい時代にもたらした。
本稿では,一様事前学習型変圧器の融合に適した効率的かつ柔軟な多モード融合法PMFを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-13T07:31:51Z) - Distilling a Powerful Student Model via Online Knowledge Distillation [158.68873654990895]
既存のオンライン知識蒸留アプローチは、最高のパフォーマンスを持つ学生を採用するか、より良い全体的なパフォーマンスのためのアンサンブルモデルを構築する。
本稿では,機能融合と自己蒸留という2つの要素からなるFFSDと呼ばれる新しいオンライン知識蒸留法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T13:54:24Z) - $P^2$ Net: Augmented Parallel-Pyramid Net for Attention Guided Pose
Estimation [69.25492391672064]
拡張ボトルネックとアテンションモジュールによる特徴改善を施したパラレルピラミドネットを提案する。
並列ピラミド構造は、ネットワークによって導入された情報損失を補うために続く。
提案手法は, MSCOCO と MPII のデータセットにおいて, 最適な性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T02:10:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。