論文の概要: Class-Incremental Learning Using Generative Experience Replay Based on Time-aware Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03898v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 21:07:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 06:22:12.756006
• Title: Class-Incremental Learning Using Generative Experience Replay Based on Time-aware Regularization
• Title（参考訳）: 時間認識正規化に基づく生成経験リプレイを用いた授業インクリメンタル学習
• Authors: Zizhao Hu, Mohammad Rostami
• Abstract要約: 生成体験 リプレイは、忘れずに蓄積的に新しいタスクを学ぶという課題に対処する。 生成的再生に用いる3つの学習目標語を微調整するための時間認識正規化手法を提案する。 実験結果から,本手法は脳に触発された連続学習者の限界を,そのような厳密な条件下で押し上げることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.143811670210546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning new tasks accumulatively without forgetting remains a critical challenge in continual learning. Generative experience replay addresses this challenge by synthesizing pseudo-data points for past learned tasks and later replaying them for concurrent training along with the new tasks' data. Generative replay is the best strategy for continual learning under a strict class-incremental setting when certain constraints need to be met: (i) constant model size, (ii) no pre-training dataset, and (iii) no memory buffer for storing past tasks' data. Inspired by the biological nervous system mechanisms, we introduce a time-aware regularization method to dynamically fine-tune the three training objective terms used for generative replay: supervised learning, latent regularization, and data reconstruction. Experimental results on major benchmarks indicate that our method pushes the limit of brain-inspired continual learners under such strict settings, improves memory retention, and increases the average performance over continually arriving tasks.
• Abstract（参考訳）: 新しいタスクを忘れずに蓄積的に学習することは、継続的な学習において重要な課題である。 生成的エクスペリエンスは、過去の学習タスクのための擬似データポイントを合成し、その後、新しいタスクのデータとともに、同時トレーニングのためにそれらを再生することで、この課題に対処する。 生成的リプレイは、一定の制約を満たす必要がある場合、厳密なクラスインクリメンタル設定の下で継続的な学習のための最良の戦略である。 (i)定数モデルサイズ (ii)事前学習データセットなし、及び (iii)過去のタスクのデータを保存するメモリバッファがない。 生体神経系機構に着想を得て, 教師付き学習, 潜時正規化, データ再構成の3つの学習目標語を動的に微調整する時間認識正規化手法を提案する。 評価実験の結果,脳に触発された連続学習者の限界を厳密な設定で押し上げ,メモリ保持を向上し,連続的なタスクよりも平均性能を向上させることが示唆された。

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