論文の概要: Continual Learning: Forget-free Winning Subnetworks for Video Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11973v6
• Date: Thu, 19 Dec 2024 06:29:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:54.851336
• Title: Continual Learning: Forget-free Winning Subnetworks for Video Representations
• Title（参考訳）: 連続学習:映像表現のためのターゲットフリーウィンニングサブネット
• Authors: Haeyong Kang, Jaehong Yoon, Sung Ju Hwang, Chang D. Yoo,
• Abstract要約: タスク性能の面でのサブネットワーク(WSN)の勝利は、様々な連続学習タスクに対して考慮される。 タスクインクリメンタルラーニング(TIL)とタスク非依存インクリメンタルラーニング(TaIL)のシナリオにおいて,既存のネットワークからの重み付けを活用して,効率的な学習を実現する。 ビデオインクリメンタルラーニング(VIL)におけるWSN内のフーリエサブニューラル演算子(FSO)の利用
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.40220771931132
• License:
• Abstract: Inspired by the Lottery Ticket Hypothesis (LTH), which highlights the existence of efficient subnetworks within larger, dense networks, a high-performing Winning Subnetwork (WSN) in terms of task performance under appropriate sparsity conditions is considered for various continual learning tasks. It leverages pre-existing weights from dense networks to achieve efficient learning in Task Incremental Learning (TIL) and Task-agnostic Incremental Learning (TaIL) scenarios. In Few-Shot Class Incremental Learning (FSCIL), a variation of WSN referred to as the Soft subnetwork (SoftNet) is designed to prevent overfitting when the data samples are scarce. Furthermore, the sparse reuse of WSN weights is considered for Video Incremental Learning (VIL). The use of Fourier Subneural Operator (FSO) within WSN is considered. It enables compact encoding of videos and identifies reusable subnetworks across varying bandwidths. We have integrated FSO into different architectural frameworks for continual learning, including VIL, TIL, and FSCIL. Our comprehensive experiments demonstrate FSO's effectiveness, significantly improving task performance at various convolutional representational levels. Specifically, FSO enhances higher-layer performance in TIL and FSCIL and lower-layer performance in VIL.
• Abstract（参考訳）: LTH(Lottery Ticket hypothesis)に触発されて、大規模で高密度なネットワークにおける効率的なサブネットワークの存在を強調し、様々な連続的な学習タスクにおいて、適切な空間条件下でのタスク性能において高いパフォーマンスのWinning Subnetwork(WSN)が検討される。 タスクインクリメンタルラーニング(TIL)とタスク非依存インクリメンタルラーニング(TaIL)のシナリオにおいて,既存のネットワークからの重み付けを活用して,効率的な学習を実現する。 FSCIL(Few-Shot Class Incremental Learning)では、データサンプル不足時の過度な適合を防止するために、SoftNet(SoftNet)と呼ばれるWSNのバリエーションが設計されている。 さらに,ビデオインクリメンタルラーニング(VIL)では,WSN重みの疎再利用が検討されている。 WSNにおけるフーリエサブニューラル演算子(FSO)の使用について考察する。 ビデオのコンパクトエンコーディングを可能にし、様々な帯域で再利用可能なサブネットを識別する。 我々は、VIL、TIL、FSCILを含む継続学習のための異なるアーキテクチャフレームワークにFSOを統合した。 我々はFSOの有効性を総合的に検証し,様々な畳み込み表現レベルでのタスク性能を著しく向上させた。 特に、FSOは、TILおよびFSCILの高層性能とVILの低層性能を向上させる。

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