論文の概要: Continual Learning with Dirichlet Generative-based Rehearsal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06917v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 12:30:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-14 14:19:22.288898
• Title: Continual Learning with Dirichlet Generative-based Rehearsal
• Title（参考訳）: ディリクレ生成型リハーサルによる連続学習
• Authors: Min Zeng, Wei Xue, Qifeng Liu, Yike Guo
• Abstract要約: 本稿では,タスク指向対話システムのための新しい生成型リハーサル戦略であるDirichlet Continual Learningを紹介する。 また,ロジットに基づく堅牢な知識蒸留法であるJensen-Shannon Knowledge Distillation (JSKD)についても紹介する。 本研究は,本手法の有効性を実証し,本手法の有効性を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.314195832409755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in data-driven task-oriented dialogue systems (ToDs) struggle with incremental learning due to computational constraints and time-consuming issues. Continual Learning (CL) attempts to solve this by avoiding intensive pre-training, but it faces the problem of catastrophic forgetting (CF). While generative-based rehearsal CL methods have made significant strides, generating pseudo samples that accurately reflect the underlying task-specific distribution is still a challenge. In this paper, we present Dirichlet Continual Learning (DCL), a novel generative-based rehearsal strategy for CL. Unlike the traditionally used Gaussian latent variable in the Conditional Variational Autoencoder (CVAE), DCL leverages the flexibility and versatility of the Dirichlet distribution to model the latent prior variable. This enables it to efficiently capture sentence-level features of previous tasks and effectively guide the generation of pseudo samples. In addition, we introduce Jensen-Shannon Knowledge Distillation (JSKD), a robust logit-based knowledge distillation method that enhances knowledge transfer during pseudo sample generation. Our experiments confirm the efficacy of our approach in both intent detection and slot-filling tasks, outperforming state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型タスク指向対話システム(ToD)の最近の進歩は、計算制約や時間的問題による漸進的な学習に苦慮している。 継続学習(CL)は、集中的な事前学習を避けることでこれを解決しようとするが、破滅的な忘れ(CF)の問題に直面している。 生成的リハーサルCL法は大きな進歩を遂げているが、基礎となるタスク固有の分布を正確に反映した擬似サンプルを生成することは依然として課題である。 本稿では,clのための新しい生成型リハーサル戦略であるdirichlet continual learning (dcl)を提案する。 条件変分オートエンコーダ(CVAE)の従来のガウス潜時変数とは異なり、DCLはディリクレ分布の柔軟性と汎用性を活用して潜時潜時変数をモデル化する。 これにより、前のタスクの文レベルの特徴を効率的にキャプチャし、擬似サンプルの生成を効果的に導くことができる。 また,疑似サンプル生成時の知識伝達を促進するロジットベースの知識蒸留法であるjensen-shannon knowledge distillation (jskd)を提案する。 本研究は,本手法の有効性を実証し,本手法の有効性を確認した。

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