論文の概要: Density Distribution-based Learning Framework for Addressing Online Continual Learning Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13623v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 09:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 01:49:46.861763
• Title: Density Distribution-based Learning Framework for Addressing Online Continual Learning Challenges
• Title（参考訳）: オンライン連続学習課題に対する密度分布型学習フレームワーク
• Authors: Shilin Zhang, Jiahui Wang
• Abstract要約: オンライン連続学習のための密度分布に基づく学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、より優れた平均精度と時間空間効率を実現する。 提案手法は, CL のアプローチにおいて, 有意な差で優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.715630709185073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address the challenges of online Continual Learning (CL) by introducing a density distribution-based learning framework. CL, especially the Class Incremental Learning, enables adaptation to new test distributions while continuously learning from a single-pass training data stream, which is more in line with the practical application requirements of real-world scenarios. However, existing CL methods often suffer from catastrophic forgetting and higher computing costs due to complex algorithm designs, limiting their practical use. Our proposed framework overcomes these limitations by achieving superior average accuracy and time-space efficiency, bridging the performance gap between CL and classical machine learning. Specifically, we adopt an independent Generative Kernel Density Estimation (GKDE) model for each CL task. During the testing stage, the GKDEs utilize a self-reported max probability density value to determine which one is responsible for predicting incoming test instances. A GKDE-based learning objective can ensure that samples with the same label are grouped together, while dissimilar instances are pushed farther apart. Extensive experiments conducted on multiple CL datasets validate the effectiveness of our proposed framework. Our method outperforms popular CL approaches by a significant margin, while maintaining competitive time-space efficiency, making our framework suitable for real-world applications. Code will be available at https://github.com/xxxx/xxxx.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,密度分布に基づく学習フレームワークを導入することで,オンライン連続学習(CL)の課題に対処する。 CL、特にClass Incremental Learningは、単一のパストレーニングデータストリームから継続的に学習しながら、新しいテストディストリビューションへの適応を可能にする。 しかし、既存のCL手法は複雑なアルゴリズム設計のため、悲惨な忘れ込みと高い計算コストに悩まされ、その実用性は制限される。 提案するフレームワークは,CLと古典機械学習のパフォーマンスギャップを埋めることにより,平均精度と時間空間効率を向上することで,これらの制限を克服する。 具体的には、CLタスク毎に独立な生成カーネル密度推定(GKDE)モデルを採用する。 テスト段階では、GKDEは自己報告された最大確率密度値を使用して、入ってくるテストインスタンスの予測に責任があるかを判断する。 GKDEベースの学習目標により、同じラベルを持つサンプルがグループ化され、異種インスタンスはより遠くにプッシュされる。 複数のCLデータセットに対して行った大規模な実験により,提案フレームワークの有効性が検証された。 提案手法は,競合する時間空間効率を保ちながら,一般的なCL手法よりも優れた性能を示し,実世界のアプリケーションに適したフレームワークである。 コードはhttps://github.com/xxxx/xxxxで入手できる。

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