論文の概要: Forgetting Order of Continual Learning: Examples That are Learned First are Forgotten Last

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09935v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 11:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 14:05:00.607130
• Title: Forgetting Order of Continual Learning: Examples That are Learned First are Forgotten Last
• Title（参考訳）: 連続学習の順序を忘れる:まず学習した例が最後に忘れられる
• Authors: Guy Hacohen, Tinne Tuytelaars,
• Abstract要約: 破滅的な忘れ物は、継続的な学習において重要な課題となる。 早期に学んだ例は、ほとんど忘れられませんが、後で学んだ例は、忘れることにより敏感です。 我々はGoldilocksを紹介した。これは新しいリプレイバッファサンプリング手法で、学習したサンプルを高速あるいは遅すぎるとフィルタリングし、学習を中間的な速度で維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.31831689984837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Catastrophic forgetting poses a significant challenge in continual learning, where models often forget previous tasks when trained on new data. Our empirical analysis reveals a strong correlation between catastrophic forgetting and the learning speed of examples: examples learned early are rarely forgotten, while those learned later are more susceptible to forgetting. We demonstrate that replay-based continual learning methods can leverage this phenomenon by focusing on mid-learned examples for rehearsal. We introduce Goldilocks, a novel replay buffer sampling method that filters out examples learned too quickly or too slowly, keeping those learned at an intermediate speed. Goldilocks improves existing continual learning algorithms, leading to state-of-the-art performance across several image classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 破滅的な忘れは継続的な学習において重要な課題となり、新しいデータでトレーニングされた場合、モデルは以前のタスクを忘れることが多い。 私たちの経験的分析では、破滅的な忘れ方と学習速度との間に強い相関関係があることが示されています。 リプレイに基づく連続学習手法は、リハーサルの中間学習例に着目して、この現象を活用できることを実証する。 我々はGoldilocksを紹介した。これは新しいリプレイバッファサンプリング手法で、学習したサンプルを高速あるいは遅すぎるとフィルタリングし、学習を中間的な速度で維持する。 Goldilocksは既存の連続学習アルゴリズムを改善し、複数の画像分類タスクで最先端のパフォーマンスを実現する。

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