Fugu-MT 論文翻訳(概要): Step Out and Seek Around: On Warm-Start Training with Incremental Data

論文の概要: Step Out and Seek Around: On Warm-Start Training with Incremental Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04484v1
Date: Thu, 6 Jun 2024 20:12:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-10 18:07:23.106891
Title: Step Out and Seek Around: On Warm-Start Training with Incremental Data
Title（参考訳）: Step Out and Seek around: インクリメンタルデータによるウォームスタートトレーニングについて
Authors: Maying Shen, Hongxu Yin, Pavlo Molchanov, Lei Mao, Jose M. Alvarez,
Abstract要約: データは、自律運転のような現実世界のディープラーニングアプリケーションにおいて、時間とともに連続的にやってくることが多い。以前トレーニングされたチェックポイントからのウォームスタートは、知識と高度な学習を維持する最も直感的な方法です。本稿では、2つの新しいコンポーネントを持つ連続モデル改善アルゴリズムである知識統合・獲得(CKCA)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.85668076145673
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Data often arrives in sequence over time in real-world deep learning applications such as autonomous driving. When new training data is available, training the model from scratch undermines the benefit of leveraging the learned knowledge, leading to significant training costs. Warm-starting from a previously trained checkpoint is the most intuitive way to retain knowledge and advance learning. However, existing literature suggests that this warm-starting degrades generalization. In this paper, we advocate for warm-starting but stepping out of the previous converging point, thus allowing a better adaptation to new data without compromising previous knowledge. We propose Knowledge Consolidation and Acquisition (CKCA), a continuous model improvement algorithm with two novel components. First, a novel feature regularization (FeatReg) to retain and refine knowledge from existing checkpoints; Second, we propose adaptive knowledge distillation (AdaKD), a novel approach to forget mitigation and knowledge transfer. We tested our method on ImageNet using multiple splits of the training data. Our approach achieves up to $8.39\%$ higher top1 accuracy than the vanilla warm-starting and consistently outperforms the prior art with a large margin.
Abstract（参考訳）: データは、自律運転のような現実世界のディープラーニングアプリケーションにおいて、時間とともに連続的にやってくることが多い。新しいトレーニングデータが利用可能になった場合、スクラッチからモデルをトレーニングすることは、学習した知識を活用するメリットを損なう。以前トレーニングされたチェックポイントからのウォームスタートは、知識と高度な学習を維持する最も直感的な方法です。しかし、現存する文献では、この温暖化による一般化の低下が示唆されている。本稿では,従来の知識を損なうことなく,新たなデータへの適応性を高めることを目的として,ウォームスタートを提唱する。本稿では、2つの新しいコンポーネントを持つ連続モデル改善アルゴリズムである知識統合・獲得(CKCA)を提案する。第1に,既存のチェックポイントから知識を保持・洗練するための新しい特徴正規化(FeatReg),第2に適応型知識蒸留(AdaKD)を提案する。トレーニングデータの複数分割を用いて,ImageNet上で本手法を検証した。我々の手法は、バニラのウォームスタートよりも最高8.39 %$高いトップ1の精度を達成し、高いマージンで先行技術より一貫して優れている。

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