論文の概要: Towards Robust Continual Learning with Bayesian Adaptive Moment Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08546v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 17:10:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 13:42:48.238494
• Title: Towards Robust Continual Learning with Bayesian Adaptive Moment Regularization
• Title（参考訳）: ベイズ適応モーメント正規化によるロバスト連続学習に向けて
• Authors: Jack Foster and Alexandra Brintrup
• Abstract要約: 継続的な学習は破滅的な忘れ込みという課題を克服しようと試み、そこでは新しいタスクを解くための学習が、モデルが以前に学習した情報を忘れる原因となる。 本稿では,パラメータ成長の制約を緩和し,破滅的な忘れ込みを抑える新しい事前手法を提案する。 以上の結果から, BAdamは, 単頭クラスインクリメンタル実験に挑戦する先行手法に対して, 最先端の性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.71118589124002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The pursuit of long-term autonomy mandates that robotic agents must continuously adapt to their changing environments and learn to solve new tasks. Continual learning seeks to overcome the challenge of catastrophic forgetting, where learning to solve new tasks causes a model to forget previously learnt information. Prior-based continual learning methods are appealing for robotic applications as they are space efficient and typically do not increase in computational complexity as the number of tasks grows. Despite these desirable properties, prior-based approaches typically fail on important benchmarks and consequently are limited in their potential applications compared to their memory-based counterparts. We introduce Bayesian adaptive moment regularization (BAdam), a novel prior-based method that better constrains parameter growth, leading to lower catastrophic forgetting. Our method boasts a range of desirable properties for robotic applications such as being lightweight and task label-free, converging quickly, and offering calibrated uncertainty that is important for safe real-world deployment. Results show that BAdam achieves state-of-the-art performance for prior-based methods on challenging single-headed class-incremental experiments such as Split MNIST and Split FashionMNIST, and does so without relying on task labels or discrete task boundaries.
• Abstract（参考訳）: 長期的な自律性の追求は、ロボットエージェントが変化する環境に継続的に適応し、新しいタスクの解決を学ぶことを義務付ける。 継続的な学習は破滅的な忘れ込みという課題を克服しようと試み、そこでは新しいタスクを解くための学習が、モデルが以前に学習した情報を忘れる原因となる。 従来の連続学習手法は、空間効率が高く、タスクの数が増加するにつれて計算複雑性が増大しないため、ロボット応用にアピールしている。 このような望ましい特性にもかかわらず、事前ベースのアプローチは、通常は重要なベンチマークで失敗するため、メモリベースのアプローチに比べて潜在的なアプリケーションでは制限される。 ベイズ適応モーメント正規化(Badam)は,パラメータ成長の抑制を図り,破滅的な記憶を抑える新しい手法である。 本手法は,軽量でタスクラベルフリー,高速収束,安全な実世界の展開に重要な不確実性を校正するなど,ロボットアプリケーションにとって望ましい特性を誇っている。 その結果, BAdamは, Split MNIST や Split FashionMNIST のような単頭クラスインクリメンタルな実験に挑戦し, タスクラベルや個別タスク境界に頼らずに, 先行手法の最先端性能を実現していることがわかった。

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