論文の概要: Where is the Truth? The Risk of Getting Confounded in a Continual World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06434v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 14:24:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:40:19.348319
• Title: Where is the Truth? The Risk of Getting Confounded in a Continual World
• Title（参考訳）: 真実はどこにある? 連続した世界で結束するリスク
• Authors: Florian Peter Busch, Roshni Kamath, Rupert Mitchell, Wolfgang Stammer, Kristian Kersting and Martin Mundt
• Abstract要約: データセットは、新しいデータへの一般化に失敗する急激な相関によって、最も容易に解決される場合、構築される。 共同創設者がタスク間で時間的に異なるような継続的な学習環境では、結果として得られる課題が、標準的な忘れる問題を超えていることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.165713684792813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A dataset is confounded if it is most easily solved via a spurious correlation which fails to generalize to new data. We will show that, in a continual learning setting where confounders may vary in time across tasks, the resulting challenge far exceeds the standard forgetting problem normally considered. In particular, we derive mathematically the effect of such confounders on the space of valid joint solutions to sets of confounded tasks. Interestingly, our theory predicts that for many such continual datasets, spurious correlations are easily ignored when the tasks are trained on jointly, but it is far harder to avoid confounding when they are considered sequentially. We construct such a dataset and demonstrate empirically that standard continual learning methods fail to ignore confounders, while training jointly on all tasks is successful. Our continually confounded dataset, ConCon, is based on CLEVR images and demonstrates the need for continual learning methods with more robust behavior with respect to confounding.
• Abstract（参考訳）: データセットは、新しいデータへの一般化に失敗したスプリアス相関によって最も容易に解かれる場合に、結合される。 共同ファウンダーがタスク間で時間的に異なるような継続的な学習環境では、結果として生じる課題は、通常考慮される標準の忘れる問題を超えていることを示します。 特に、そのような共同創設者の集合に対する有効な共同解の空間に対する効果を数学的に導出する。 興味深いことに、多くの連続したデータセットにおいて、タスクが共同でトレーニングされた場合、スプリアス相関は容易に無視されるが、それらが逐次的に考慮される場合の結合を避けることは困難である。 このようなデータセットを構築し、標準的な連続学習手法が共同ファウンダーを無視できないことを実証的に証明し、すべてのタスクで共同トレーニングが成功している。 連続的に構築されたデータセットであるConConは、CLEVRイメージに基づいており、コンバウンディングに関してより堅牢な振る舞いを持つ継続的学習方法の必要性を示しています。

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