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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00933v3
• Date: Thu, 29 Feb 2024 15:04:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 19:12:02.899042
• 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、出力レベルでの表現のレベルで破滅的に忘れられがちであることを示す。 また、知識の蓄積を著しく遅くするので、この機能を忘れることは問題であることも示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.582744804011455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual learning research has shown that neural networks suffer from catastrophic forgetting "at the output level", but it is debated whether this is also the case at the level of learned representations. Multiple recent studies ascribe representations a certain level of innate robustness against forgetting - that they only forget minimally and no critical information. We revisit and expand upon the experiments that revealed this difference in forgetting and illustrate the coexistence of two phenomena that affect the quality of continually learned representations: knowledge accumulation and feature forgetting. Carefully taking both aspects into account, we show that, even though it is true that feature forgetting can be small in absolute terms, newly learned information tends to be forgotten just as catastrophically at the level of the representation as it is at the output level. Next we show that this feature forgetting is problematic as it substantially slows down knowledge accumulation. Finally, we study how feature forgetting and knowledge accumulation are affected by different types of continual learning methods.
• Abstract（参考訳）: 継続的な学習研究は、ニューラルネットワークが「出力レベルで」破滅的な忘れに苦しむことを示したが、これが学習表現のレベルでも同様であるかどうかも議論されている。 複数の最近の研究は、忘れることに対して固有の頑健さのレベルを表現している ― 最小限にしか忘れず、批判的な情報もない。 記憶の蓄積と特徴の忘れという2つの現象の共存が、継続的に学習される表現の質に影響を与えることを示す実験を再考し、拡張する。 両方の側面を慎重に考慮すると、機能忘れることは絶対的な意味では小さいが、新しく学習された情報は出力レベルの表現のレベルで壊滅的に忘れられがちであることを示している。 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。 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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