論文の概要: Leveraging Hierarchical Taxonomies in Prompt-based Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04327v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 18:59:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:35.218326
• Title: Leveraging Hierarchical Taxonomies in Prompt-based Continual Learning
• Title（参考訳）: プロンプト型連続学習における階層型分類の活用
• Authors: Quyen Tran, Hoang Phan, Minh Le, Tuan Truong, Dinh Phung, Linh Ngo, Thien Nguyen, Nhat Ho, Trung Le,
• Abstract要約: 深層学習モデルの学習において,情報の整理・接続という人間の習慣を適用することが効果的な戦略として有効であることがわかった。 本稿では,モデルがより挑戦的な知識領域に集中するように促す新たな正規化損失関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.13568563835089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drawing inspiration from human learning behaviors, this work proposes a novel approach to mitigate catastrophic forgetting in Prompt-based Continual Learning models by exploiting the relationships between continuously emerging class data. We find that applying human habits of organizing and connecting information can serve as an efficient strategy when training deep learning models. Specifically, by building a hierarchical tree structure based on the expanding set of labels, we gain fresh insights into the data, identifying groups of similar classes could easily cause confusion. Additionally, we delve deeper into the hidden connections between classes by exploring the original pretrained model's behavior through an optimal transport-based approach. From these insights, we propose a novel regularization loss function that encourages models to focus more on challenging knowledge areas, thereby enhancing overall performance. Experimentally, our method demonstrated significant superiority over the most robust state-of-the-art models on various benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 人間の学習行動からインスピレーションを得たこの研究は、連続的に出現するクラスデータ間の関係を利用して、Promptベースの連続学習モデルにおける破滅的な忘れを緩和する新しいアプローチを提案する。 深層学習モデルの学習において,情報の整理・接続という人間の習慣を適用することが効果的な戦略として有効であることがわかった。 具体的には、拡大するラベルセットに基づいて階層木構造を構築することで、データに対する新たな洞察を得ることができ、類似したクラスのグループを特定することは、容易に混乱を引き起こす可能性がある。 さらに、私たちは、最適なトランスポートベースのアプローチを通じて、オリジナルの事前訓練されたモデルの振る舞いを探索することで、クラス間の隠れた接続を深く掘り下げる。 これらの知見から,モデルがより挑戦的な知識領域に集中し,全体的な性能を向上させるための新たな正規化損失関数を提案する。 実験により,本手法は様々なベンチマークにおいて,最も頑健な最先端モデルに対して有意な優位性を示した。

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