論文の概要: SIESTA: Efficient Online Continual Learning with Sleep

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10725v1
• Date: Sun, 19 Mar 2023 17:46:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 17:37:26.549377
• Title: SIESTA: Efficient Online Continual Learning with Sleep
• Title（参考訳）: SIESTA: 睡眠を伴う効果的なオンライン連続学習
• Authors: Md Yousuf Harun, Jhair Gallardo, Tyler L. Hayes, Ronald Kemker, Christopher Kanan
• Abstract要約: 本稿では,連続学習アルゴリズムREMINDの漸進的な改良であるSIESTAを提案する。 SIESTAは既存の手法よりも計算効率が良く、1つのGPUで3時間以内でImageNet-1K上で連続的な学習を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.439941719193854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In supervised continual learning, a deep neural network (DNN) is updated with an ever-growing data stream. Unlike the offline setting where data is shuffled, we cannot make any distributional assumptions about the data stream. Ideally, only one pass through the dataset is needed for computational efficiency. However, existing methods are inadequate and make many assumptions that cannot be made for real-world applications, while simultaneously failing to improve computational efficiency. In this paper, we do not propose a novel method. Instead, we present SIESTA, an incremental improvement to the continual learning algorithm REMIND. Unlike REMIND, SIESTA uses a wake/sleep framework for training, which is well aligned to the needs of on-device learning. SIESTA is far more computationally efficient than existing methods, enabling continual learning on ImageNet-1K in under 3 hours on a single GPU; moreover, in the augmentation-free setting it matches the performance of the offline learner, a milestone critical to driving adoption of continual learning in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 教師付き連続学習では、成長を続けるデータストリームでディープニューラルネットワーク(DNN)が更新される。 データがシャッフルされるオフライン設定とは異なり、データストリームに関する分散的な仮定はできません。 理想的には、計算効率のためにデータセットを通過するのは1つだけです。 しかし、既存の手法は不十分であり、現実のアプリケーションでは実現できない多くの仮定を下し、同時に計算効率の改善に失敗する。 本稿では,新しい手法を提案しない。 代わりに、連続学習アルゴリズムREMINDの漸進的な改良であるSIESTAを提案する。 REMINDとは異なり、SIESTAはウェイク/スリープのフレームワークを使用してトレーニングを行う。 SIESTAは既存の方法よりもはるかに計算効率が良く、1つのGPUで3時間未満でImageNet-1K上で連続的な学習を可能にする。

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