論文の概要: SequeL: A Continual Learning Library in PyTorch and JAX

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10857v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 10:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 15:13:07.415427
• Title: SequeL: A Continual Learning Library in PyTorch and JAX
• Title（参考訳）: SequeL: PyTorchとJAXの継続的な学習ライブラリ
• Authors: Nikolaos Dimitriadis, Francois Fleuret, Pascal Frossard
• Abstract要約: SequeLは継続学習のためのライブラリで、PyTorchとJAXフレームワークの両方をサポートする。 それは、正規化ベースのアプローチ、リプレイベースのアプローチ、ハイブリッドアプローチを含む、幅広い連続学習アルゴリズムのための統一インターフェースを提供する。 私たちはSequeLをオープンソースライブラリとしてリリースし、研究者や開発者が自身の目的で簡単にライブラリを実験し拡張することができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.33956216274694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual Learning is an important and challenging problem in machine learning, where models must adapt to a continuous stream of new data without forgetting previously acquired knowledge. While existing frameworks are built on PyTorch, the rising popularity of JAX might lead to divergent codebases, ultimately hindering reproducibility and progress. To address this problem, we introduce SequeL, a flexible and extensible library for Continual Learning that supports both PyTorch and JAX frameworks. SequeL provides a unified interface for a wide range of Continual Learning algorithms, including regularization-based approaches, replay-based approaches, and hybrid approaches. The library is designed towards modularity and simplicity, making the API suitable for both researchers and practitioners. We release SequeL\footnote{\url{https://github.com/nik-dim/sequel}} as an open-source library, enabling researchers and developers to easily experiment and extend the library for their own purposes.
• Abstract（参考訳）: 継続的学習は、モデルが事前に獲得した知識を忘れることなく、新しいデータの連続的なストリームに適応しなければならない機械学習において、重要かつ困難な問題である。 既存のフレームワークはPyTorch上に構築されているが、JAXの人気が高まり、コードベースが多様化し、再現性と進歩が妨げられる可能性がある。 この問題に対処するために、PyTorchとJAXフレームワークの両方をサポートする連続学習のための柔軟で拡張可能なライブラリであるSequeLを紹介します。 SequeLは、正規化ベースのアプローチ、リプレイベースのアプローチ、ハイブリッドアプローチを含む、幅広い連続学習アルゴリズムのための統一インターフェースを提供する。 このライブラリはモジュール性とシンプルさを念頭に設計されており、研究者と実践者の両方に適している。 SequeL\footnote{\url{https://github.com/nik-dim/sequel}}をオープンソースライブラリとしてリリースしました。

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