論文の概要: Hyperparameter Selection in Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06466v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 17:14:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 13:51:47.781770
• Title: Hyperparameter Selection in Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続学習におけるハイパーパラメータの選択
• Authors: Thomas L. Lee, Sigrid Passano Hellan, Linus Ericsson, Elliot J. Crowley, Amos Storkey,
• Abstract要約: 学習者がデータのストリームでトレーニングを行う連続学習(CL)では、標準パラメータ最適化(HPO)を適用することはできない。 学習終了HPOは非現実的であり、実際には学習者はストリームを一度しか見ることができない。 本稿では,複数の現実的なHPOフレームワークを評価することで,この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.419602857618507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In continual learning (CL) -- where a learner trains on a stream of data -- standard hyperparameter optimisation (HPO) cannot be applied, as a learner does not have access to all of the data at the same time. This has prompted the development of CL-specific HPO frameworks. The most popular way to tune hyperparameters in CL is to repeatedly train over the whole data stream with different hyperparameter settings. However, this end-of-training HPO is unrealistic as in practice a learner can only see the stream once. Hence, there is an open question: what HPO framework should a practitioner use for a CL problem in reality? This paper answers this question by evaluating several realistic HPO frameworks. We find that all the HPO frameworks considered, including end-of-training HPO, perform similarly. We therefore advocate using the realistic and most computationally efficient method: fitting the hyperparameters on the first task and then fixing them throughout training.
• Abstract（参考訳）: 学習者がデータストリームでトレーニングする連続学習(CL)では、学習者が同時にすべてのデータにアクセスできないため、標準のハイパーパラメータ最適化(HPO)を適用することはできない。 これによりCL固有のHPOフレームワークの開発が進められた。 CLでハイパーパラメータをチューニングする最も一般的な方法は、異なるハイパーパラメータ設定でデータストリーム全体を繰り返しトレーニングすることです。 しかし、この学習終了HPOは非現実的であり、実際には学習者はストリームを一度しか見ることができない。 したがって、オープンな疑問がある。実践者が実際にCL問題に使用するHPOフレームワークは何か? 本稿では,複数の現実的なHPOフレームワークを評価することで,この問題に対処する。 トレーニング終了を含むすべてのHPOフレームワークも同様に機能することがわかった。 したがって、我々は、現実的で最も効率的な方法、すなわち、最初のタスクにハイパーパラメータを適合させ、トレーニングを通してそれらを修正することを提唱する。

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