論文の概要: Theoretical Insights into Overparameterized Models in Multi-Task and Replay-Based Continual Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16939v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 23:22:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 16:49:05.170879
- Title: Theoretical Insights into Overparameterized Models in Multi-Task and Replay-Based Continual Learning
- Title（参考訳）: マルチタスク・リプレイ型連続学習における過度パラメータモデルに関する理論的考察
- Authors: Mohammadamin Banayeeanzade, Mahdi Soltanolkotabi, Mohammad Rostami,
- Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)は,複数のタスクを同時に学習することで,複数のタスクにおけるモデルの一般化性能を向上させることを目的としている。
連続学習(CL)は、以前取得した知識を忘れずに、時間とともに新しい逐次到着タスクに適応する。
MTL設定におけるモデルの性能に及ぼす各種システムパラメータの影響を理論的に記述する。
その結果,バッファサイズとモデルキャパシティがCLセットアップの記憶率に及ぼす影響を明らかにし,最先端のCL手法のいくつかに光を当てるのに役立つことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.745896674964186
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-task learning (MTL) is a machine learning paradigm that aims to improve the generalization performance of a model on multiple related tasks by training it simultaneously on those tasks. Unlike MTL, where the model has instant access to the training data of all tasks, continual learning (CL) involves adapting to new sequentially arriving tasks over time without forgetting the previously acquired knowledge. Despite the wide practical adoption of CL and MTL and extensive literature on both areas, there remains a gap in the theoretical understanding of these methods when used with overparameterized models such as deep neural networks. This paper studies the overparameterized linear models as a proxy for more complex models. We develop theoretical results describing the effect of various system parameters on the model's performance in an MTL setup. Specifically, we study the impact of model size, dataset size, and task similarity on the generalization error and knowledge transfer. Additionally, we present theoretical results to characterize the performance of replay-based CL models. Our results reveal the impact of buffer size and model capacity on the forgetting rate in a CL setup and help shed light on some of the state-of-the-art CL methods. Finally, through extensive empirical evaluations, we demonstrate that our theoretical findings are also applicable to deep neural networks, offering valuable guidance for designing MTL and CL models in practice.
- Abstract（参考訳）: MTL(Multi-task Learning)は、機械学習のパラダイムであり、これらのタスクを同時にトレーニングすることで、複数のタスクにおけるモデルの一般化性能を改善することを目的としている。
モデルがすべてのタスクのトレーニングデータに即時にアクセスできるMTLとは異なり、継続学習(CL)は、以前取得した知識を忘れずに、時間とともに新しいシーケンシャルに到着するタスクに適応する。
CLとMLLの広範な実践的採用と両領域の広範な文献にもかかわらず、ディープニューラルネットワークのような過度にパラメータ化されたモデルを使用する場合、これらの手法の理論的理解には差がある。
本稿では、より複雑なモデルのプロキシとして、過パラメータ化線形モデルを考察する。
MTL設定におけるモデルの性能に対する様々なシステムパラメータの影響を理論的に記述する。
具体的には,モデルサイズ,データセットサイズ,タスク類似度が一般化誤差および知識伝達に与える影響について検討する。
さらに,リプレイ型CLモデルの性能を特徴付ける理論的結果を示す。
その結果,バッファサイズとモデルキャパシティがCLセットアップの記憶率に及ぼす影響を明らかにし,最先端のCL手法のいくつかに光を当てるのに役立つことがわかった。
最後に、広範囲な経験的評価を通じて、我々の理論的発見が深層ニューラルネットワークにも適用可能であることを示し、実際にMLLおよびCLモデルを設計するための貴重なガイダンスを提供する。
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