論文の概要: Examining Changes in Internal Representations of Continual Learning Models Through Tensor Decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03244v1
- Date: Mon, 6 May 2024 07:52:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 14:25:39.000701
- Title: Examining Changes in Internal Representations of Continual Learning Models Through Tensor Decomposition
- Title（参考訳）: テンソル分解による連続学習モデルの内部表現の変化の検討
- Authors: Nishant Suresh Aswani, Amira Guesmi, Muhammad Abdullah Hanif, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: 連続学習(CL)は、逐次学習にまたがる過去の知識の統合を目的としたいくつかの手法の開発を加速させた。
CLモデルのための表現に基づく新しい評価フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.01338577379149
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Continual learning (CL) has spurred the development of several methods aimed at consolidating previous knowledge across sequential learning. Yet, the evaluations of these methods have primarily focused on the final output, such as changes in the accuracy of predicted classes, overlooking the issue of representational forgetting within the model. In this paper, we propose a novel representation-based evaluation framework for CL models. This approach involves gathering internal representations from throughout the continual learning process and formulating three-dimensional tensors. The tensors are formed by stacking representations, such as layer activations, generated from several inputs and model `snapshots', throughout the learning process. By conducting tensor component analysis (TCA), we aim to uncover meaningful patterns about how the internal representations evolve, expecting to highlight the merits or shortcomings of examined CL strategies. We conduct our analyses across different model architectures and importance-based continual learning strategies, with a curated task selection. While the results of our approach mirror the difference in performance of various CL strategies, we found that our methodology did not directly highlight specialized clusters of neurons, nor provide an immediate understanding the evolution of filters. We believe a scaled down version of our approach will provide insight into the benefits and pitfalls of using TCA to study continual learning dynamics.
- Abstract（参考訳）: 連続学習(CL)は、逐次学習にまたがる過去の知識の統合を目的としたいくつかの手法の開発を加速させた。
しかし、これらの手法の評価は、予測クラスの精度の変化やモデル内の表現的忘れの問題など、最終的な出力に重点を置いている。
本稿では,CLモデルのための表現に基づく新しい評価フレームワークを提案する。
このアプローチでは、連続的な学習プロセス全体から内部表現を収集し、3次元テンソルを定式化する。
テンソルは、いくつかの入力から生成される層アクティベーションや学習プロセス全体を通してモデル「スナップショット」などの表現を積み重ねることによって形成される。
テンソル成分分析 (TCA) により, 内部表現の進化に関する有意義なパターンを明らかにすることを目的として, CL戦略のメリットや欠点を明らかにすることを期待する。
我々は、異なるモデルアーキテクチャと重要度に基づく継続的学習戦略を、キュレートされたタスク選択を用いて分析する。
提案手法は,各種CL戦略の性能の相違を反映するものであるが,本手法は特定のニューロン群を直接強調せず,フィルタの進化を即座に理解するものではない。
当社のアプローチのスケールダウンバージョンは、継続的学習のダイナミクスを研究するためにTCAを使用することのメリットと落とし穴について、洞察を与えてくれると思います。
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