論文の概要: Knowledge Accumulation in Continually Learned Representations and the Issue of Feature Forgetting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00933v2
• Date: Fri, 24 Nov 2023 16:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 04:31:29.631575
• Title: Knowledge Accumulation in Continually Learned Representations and the Issue of Feature Forgetting
• Title（参考訳）: 連続学習表現における知識蓄積と特徴提示の課題
• Authors: Timm Hess, Eli Verwimp, Gido M. van de Ven, Tinne Tuytelaars
• Abstract要約: 新たに学習した情報は、出力レベルと同じくらいの表現レベルで破滅的に忘れられることを示す。 教師付き学習と自己監督型学習の両方を通じて継続的に学習される表現は,特徴的忘れに悩まされていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.582744804011455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While it is established that neural networks suffer from catastrophic forgetting ``at the output level'', it is debated whether this is also the case at the level of representations. Some studies ascribe a certain level of innate robustness to representations, that they only forget minimally and no critical information, while others claim that representations are also severely affected by forgetting. To settle this debate, we first discuss how this apparent disagreement might stem from the coexistence of two phenomena that affect the quality of continually learned representations: knowledge accumulation and feature forgetting. We then show that, even though it is true that feature forgetting can be small in absolute terms, newly learned information is forgotten just as catastrophically at the level of representations as it is at the output level. Next we show that this feature forgetting is problematic as it substantially slows down knowledge accumulation. We further show that representations that are continually learned through both supervised and self-supervised learning suffer from feature forgetting. Finally, we study how feature forgetting and knowledge accumulation are affected by different types of continual learning methods.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは‘アウトプットレベル’を破滅的に忘れることに苦しむことが確立されているが、これは表現のレベルでも同様であるかどうかについては議論がある。 一部の研究は、表現が最小限にしか忘れておらず、批判的な情報がないという、あるレベルの自然的堅牢性を記述している。 この議論を解決するために、我々はまず、この明らかな相違が、継続的に学習される表現の質に影響を与える2つの現象、すなわち知識蓄積と特徴忘れの共存にどのように影響するかを議論する。 そして, 絶対的な用語では, 特徴の忘れ方が小さいことは事実であるが, 新たな学習情報は, 出力レベルでの表現のレベルにおいて, 破滅的に忘れていなければならないことを示す。 次に、知識の蓄積を大幅に遅らせるため、この機能を忘れることは問題であることを示す。 さらに,教師付き学習と自己指導型学習の両方を通じて継続的に学習される表現が,機能的忘れに悩まされていることを示す。 最後に,機能忘れと知識蓄積が,継続学習法の種類によってどのように影響を受けるかを検討する。

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