論文の概要: A Second-Order Perspective on Model Compositionality and Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16350v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 18:25:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:41:58.759871
• Title: A Second-Order Perspective on Model Compositionality and Incremental Learning
• Title（参考訳）: モデル構成性とインクリメンタルラーニングの2次的展望
• Authors: Angelo Porrello, Lorenzo Bonicelli, Pietro Buzzega, Monica Millunzi, Simone Calderara, Rita Cucchiara,
• Abstract要約: 本研究では,非線形ネットワークにおける構成性のデミスト化を試みる理論的研究を提案する。 提案した定式化は、構成可能なモジュールを達成するために、事前訓練された盆地内に留まることの重要性を強調している。 実際、インクリメンタルに学習されたモジュールのプールは、効果的なマルチタスクモデルの作成をサポートするだけでなく、特定のタスクの未学習と特殊化を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.08964229374733
• License:
• Abstract: The fine-tuning of deep pre-trained models has revealed compositional properties, with multiple specialized modules that can be arbitrarily composed into a single, multi-task model. However, identifying the conditions that promote compositionality remains an open issue, with recent efforts concentrating mainly on linearized networks. We conduct a theoretical study that attempts to demystify compositionality in standard non-linear networks through the second-order Taylor approximation of the loss function. The proposed formulation highlights the importance of staying within the pre-training basin to achieve composable modules. Moreover, it provides the basis for two dual incremental training algorithms: the one from the perspective of multiple models trained individually, while the other aims to optimize the composed model as a whole. We probe their application in incremental classification tasks and highlight some valuable skills. In fact, the pool of incrementally learned modules not only supports the creation of an effective multi-task model but also enables unlearning and specialization in certain tasks.
• Abstract（参考訳）: 深層事前学習モデルの微調整により構成特性が明らかになり、複数の特殊モジュールが任意に一つのマルチタスクモデルに構成できる。 しかし、構成性を促進する条件の特定は依然として未解決の問題であり、近年の取り組みは主に線形化ネットワークに焦点を当てている。 損失関数の2階Taylor近似を用いて、標準非線形ネットワークにおける構成性をデミスティフィケートしようとする理論的研究を行う。 提案した定式化は、構成可能なモジュールを達成するために、事前訓練された盆地内に留まることの重要性を強調している。 さらに、このアルゴリズムは2つの二重インクリメンタルトレーニングアルゴリズムの基礎を提供する: 1つは個別に訓練された複数のモデルの観点から、もう1つは合成されたモデルを全体として最適化することを目的としている。 それらの応用を漸進的な分類タスクで調査し、いくつかの重要なスキルを強調します。 実際、インクリメンタルに学習されたモジュールのプールは、効果的なマルチタスクモデルの作成をサポートするだけでなく、特定のタスクの未学習と特殊化を可能にする。

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