論文の概要: Task Arithmetic with LoRA for Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02428v1
• Date: Sat, 4 Nov 2023 15:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 17:45:15.098922
• Title: Task Arithmetic with LoRA for Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続学習のためのloraを用いたタスク演算
• Authors: Rajas Chitale, Ankit Vaidya, Aditya Kane, Archana Ghotkar
• Abstract要約: 低ランク適応とタスク算術を用いて視覚モデルを継続的に訓練する新しい手法を提案する。 クラス毎に10個のサンプルを小さなメモリで支援すると,本手法はフルセットファインタニングに近い性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning refers to the problem where the training data is available in sequential chunks, termed "tasks". The majority of progress in continual learning has been stunted by the problem of catastrophic forgetting, which is caused by sequential training of the model on streams of data. Moreover, it becomes computationally expensive to sequentially train large models multiple times. To mitigate both of these problems at once, we propose a novel method to continually train transformer-based vision models using low-rank adaptation and task arithmetic. Our method completely bypasses the problem of catastrophic forgetting, as well as reducing the computational requirement for training models on each task. When aided with a small memory of 10 samples per class, our method achieves performance close to full-set finetuning. We present rigorous ablations to support the prowess of our method.
• Abstract（参考訳）: 連続学習は、トレーニングデータが連続的なチャンクで利用可能である問題を「タスク」と呼ぶ。 連続学習の進歩の大部分は、データのストリーム上でモデルを逐次訓練することによる破滅的な忘れ込みの問題によって妨げられている。 さらに、大規模モデルを複数回連続的にトレーニングする計算コストも高くなる。 両問題を同時に緩和するために,低ランク適応とタスク演算を用いたトランスフォーマーベース視覚モデルを継続的に学習する手法を提案する。 本手法は,各タスクにおける学習モデルの計算要求を減らし,破滅的忘れの問題を完全に回避する。 クラス毎に10個のサンプルを小さなメモリで支援すると,本手法はフルセットファインタニングに近い性能が得られる。 本手法の長所を支援するために厳格なアブレーションを行った。

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