Fugu-MT 論文翻訳(概要): U-TELL: Unsupervised Task Expert Lifelong Learning

論文の概要: U-TELL: Unsupervised Task Expert Lifelong Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14623v1
Date: Thu, 23 May 2024 14:31:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 14:35:49.643038
Title: U-TELL: Unsupervised Task Expert Lifelong Learning
Title（参考訳）: U-TELL:教師なしタスクエキスパートの生涯学習
Authors: Indu Solomon, Aye Phyu Phyu Aung, Uttam Kumar, Senthilnath Jayavelu,
Abstract要約: 連続学習(CL)モデルは、ネットワークを再訓練することなく、連続的に到着するタスクを学習するように設計されている。本研究では,教師なしタスクエキスパート生涯学習(Unsupervised Task Expert Lifelong Learning, U-TELL)と呼ばれるタスクエキスパートによる教師なしCLモデルを提案する。 U-TELLは7つのベンチマークと、最高のパフォーマンスベースラインの6倍以上のトレーニング時間で、さまざまなCLシナリオの1つの業界データセットで、すべてのベースラインをパフォーマンスした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8830182365988923
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Continual learning (CL) models are designed to learn new tasks arriving sequentially without re-training the network. However, real-world ML applications have very limited label information and these models suffer from catastrophic forgetting. To address these issues, we propose an unsupervised CL model with task experts called Unsupervised Task Expert Lifelong Learning (U-TELL) to continually learn the data arriving in a sequence addressing catastrophic forgetting. During training of U-TELL, we introduce a new expert on arrival of a new task. Our proposed architecture has task experts, a structured data generator and a task assigner. Each task expert is composed of 3 blocks; i) a variational autoencoder to capture the task distribution and perform data abstraction, ii) a k-means clustering module, and iii) a structure extractor to preserve latent task data signature. During testing, task assigner selects a suitable expert to perform clustering. U-TELL does not store or replay task samples, instead, we use generated structured samples to train the task assigner. We compared U-TELL with five SOTA unsupervised CL methods. U-TELL outperformed all baselines on seven benchmarks and one industry dataset for various CL scenarios with a training time over 6 times faster than the best performing baseline.
Abstract（参考訳）: 連続学習(CL)モデルは、ネットワークを再訓練することなく、連続的に到着するタスクを学習するように設計されている。しかし、実世界のMLアプリケーションはラベル情報が非常に限られており、これらのモデルは破滅的な忘れ物に悩まされている。これらの問題に対処するために,教師なしタスクエキスパート生涯学習(Unsupervised Task Expert Lifelong Learning, U-TELL)と呼ばれるタスクエキスパートによる教師なしCLモデルを提案する。 U-TELLの訓練中、我々は新しいタスクの到着について新しい専門家を紹介する。提案アーキテクチャは,タスクエキスパート,構造化データジェネレータ,タスクアサインラを備える。各タスクエキスパートは3ブロックで構成されています。一タスク分布を捉えてデータの抽象化を行う変分オートエンコーダ二 k平均クラスタリングモジュール及び三潜在タスクデータ署名を保持する構造抽出器テスト中、タスクアサインラはクラスタリングを行うのに適した専門家を選択する。 U-TELLはタスクサンプルを格納したり再生したりせず、代わりに生成された構造化サンプルを使用してタスクアサインラをトレーニングします。我々は,U-TELLを5つの教師なしCL法と比較した。 U-TELLは7つのベンチマークと、最高のパフォーマンスベースラインの6倍以上のトレーニング時間で、さまざまなCLシナリオの1つの業界データセットで、すべてのベースラインをパフォーマンスした。

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