論文の概要: On the Effectiveness of LayerNorm Tuning for Continual Learning in Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09610v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 15:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 12:35:26.143520
• Title: On the Effectiveness of LayerNorm Tuning for Continual Learning in Vision Transformers
• Title（参考訳）: 視覚トランスフォーマの連続学習におけるレイヤノルムチューニングの有効性について
• Authors: Thomas De Min, Massimiliano Mancini, Karteek Alahari, Xavier Alameda-Pineda, Elisa Ricci
• Abstract要約: 最新のリハーサルなし連続学習手法は、視覚変換器の特異性を利用してタスク固有のプロンプトを学習する。 そこで、まずタスク固有のパラメータを最適化し、次に推論時間の同じ選択手順で分類器を訓練する。 提案手法は, 計算コストを抑えながら, より優れた結果が得られるか, あるいは, 技術水準に匹敵する結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.77328392236625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art rehearsal-free continual learning methods exploit the peculiarities of Vision Transformers to learn task-specific prompts, drastically reducing catastrophic forgetting. However, there is a tradeoff between the number of learned parameters and the performance, making such models computationally expensive. In this work, we aim to reduce this cost while maintaining competitive performance. We achieve this by revisiting and extending a simple transfer learning idea: learning task-specific normalization layers. Specifically, we tune the scale and bias parameters of LayerNorm for each continual learning task, selecting them at inference time based on the similarity between task-specific keys and the output of the pre-trained model. To make the classifier robust to incorrect selection of parameters during inference, we introduce a two-stage training procedure, where we first optimize the task-specific parameters and then train the classifier with the same selection procedure of the inference time. Experiments on ImageNet-R and CIFAR-100 show that our method achieves results that are either superior or on par with {the state of the art} while being computationally cheaper.
• Abstract（参考訳）: 最先端のリハーサルなし連続学習手法は、視覚変換器の特徴を利用してタスク固有のプロンプトを学習し、破滅的な忘れを劇的に減らす。 しかし、学習パラメータの数と性能の間にはトレードオフがあり、そのようなモデルは計算コストがかかる。 本研究では,競争性能を維持しつつ,コスト削減を図る。 タスク固有の正規化レイヤの学習という,単純な転帰学習の考え方を再考し,拡張することで,これを実現する。 具体的には,逐次学習タスク毎にレイヤノルムのスケールパラメータとバイアスパラメータをチューニングし,タスク固有のキーと事前学習モデルの出力との類似性に基づいて推論時間に選択する。 推論中にパラメータの選択を誤ったものにするために、まずタスク固有のパラメータを最適化し、次に推論時間の同じ選択手順で分類器を訓練する2段階の訓練手順を導入する。 imagenet-r と cifar-100 の実験では、計算量的に安価でありながら、より優れているか、あるいは『the state of the art』に匹敵する結果が得られることを示した。

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