論文の概要: Learning Dynamic Representations via An Optimally-Weighted Maximum Mean Discrepancy Optimization Framework for Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12121v3
• Date: Mon, 10 Feb 2025 00:53:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 17:37:43.456451
• Title: Learning Dynamic Representations via An Optimally-Weighted Maximum Mean Discrepancy Optimization Framework for Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続学習のための最適重み付き最大平均離散度最適化フレームワークによる動的表現の学習
• Authors: KaiHui Huang, RunQing Wu, Fei Ye,
• Abstract要約: 継続的な学習は、モデルを永続的に取得し、保持することを可能にする。 悲惨な忘れ物は モデルパフォーマンスを著しく損なう 本稿では,表現変更に対する罰則を課す,OPMMD(Optimally-Weighted Mean Discrepancy)と呼ばれる新しいフレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.142949909263846
• License:
• Abstract: Continual learning has emerged as a pivotal area of research, primarily due to its advantageous characteristic that allows models to persistently acquire and retain information. However, catastrophic forgetting can severely impair model performance. In this study, we address network forgetting by introducing a novel framework termed Optimally-Weighted Maximum Mean Discrepancy (OWMMD), which imposes penalties on representation alterations via a Multi-Level Feature Matching Mechanism (MLFMM). Furthermore, we propose an Adaptive Regularization Optimization (ARO) strategy to refine the adaptive weight vectors, which autonomously assess the significance of each feature layer throughout the optimization process, The proposed ARO approach can relieve the over-regularization problem and promote the future task learning. We conduct a comprehensive series of experiments, benchmarking our proposed method against several established baselines. The empirical findings indicate that our approach achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 継続的な学習は研究の重要な領域として現れてきたが、それは主に、モデルが情報を継続的に取得し保持することのできる有利な特徴からである。 しかし、破滅的な忘れ物は、モデル性能を著しく損なう可能性がある。 本研究では,マルチレベル特徴マッチング機構 (MLFMM) による表現変化に対する罰則を課す,OWMMD (Optimally-Weighted Maximum Mean Discrepancy) と呼ばれる新しいフレームワークを導入することで,ネットワークを忘れることに対処する。 さらに、最適化プロセスを通して各特徴層の重要性を自律的に評価する適応正規化最適化(ARO)戦略を提案する。 我々は,提案手法をいくつかの確立されたベースラインに対してベンチマークし,総合的な実験を行う。 実験結果から,本手法は最先端の性能を達成できることが示唆された。

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