論文の概要: S-LoRA: Scalable Low-Rank Adaptation for Class Incremental Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13198v1
- Date: Wed, 22 Jan 2025 20:00:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 15:57:50.353032
- Title: S-LoRA: Scalable Low-Rank Adaptation for Class Incremental Learning
- Title（参考訳）: S-LoRA: クラスインクリメンタル学習のためのスケーラブルな低ランク適応
- Authors: Yichen Wu, Hongming Piao, Long-Kai Huang, Renzhen Wang, Wanhua Li, Hanspeter Pfister, Deyu Meng, Kede Ma, Ying Wei,
- Abstract要約: 基礎モデルによる継続的な学習は、逐次的なタスクに事前訓練されたモデルのパワーを活用するための有望なアプローチとして現れてきた。
本稿では,LRAパラメータの方向と大きさの学習を段階的に分離する,CL(特にクラスインクリメンタルラーニング)のためのスケーラブル低ランク適応(S-LoRA)手法を提案する。
我々の理論的および実証的な分析により、S-LoRAは重なり合う低損失領域に収束する低損失軌道を辿る傾向にあり、CLの安定性と塑性のトレードオフは良好であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.93639228235622
- License:
- Abstract: Continual Learning (CL) with foundation models has recently emerged as a promising approach to harnessing the power of pre-trained models for sequential tasks. Existing prompt-based methods generally use a gating mechanism to select relevant prompts aligned with the test query for further processing. However, the success of these methods largely depends on the precision of the gating mechanism, which becomes less scalable with additional computational overhead as tasks increases. To overcome these issues, we propose a Scalable Low-Rank Adaptation (S-LoRA) method for CL (in particular class incremental learning), which incrementally decouples the learning of the direction and magnitude of LoRA parameters. S-LoRA supports efficient inference by employing the last-stage trained model for direct testing without a gating process. Our theoretical and empirical analysis demonstrates that S-LoRA tends to follow a low-loss trajectory that converges to an overlapped low-loss region, resulting in an excellent stability-plasticity trade-off in CL. Furthermore, based on our findings, we develop variants of S-LoRA with further improved scalability. Extensive experiments across multiple CL benchmarks and various foundation models consistently validate the effectiveness of S-LoRA.
- Abstract（参考訳）: 基礎モデルを用いた連続学習(CL)は、最近、逐次的なタスクに事前訓練されたモデルのパワーを活用するための有望なアプローチとして登場した。
既存のプロンプトベースのメソッドでは、一般的にゲーティングメカニズムを使用して、テストクエリと整合したプロンプトを選択して、さらなる処理を行う。
しかし、これらの手法の成功はゲーティング機構の精度に大きく依存する。
これらの問題を解決するために,LRAパラメータの方向と大きさの学習を段階的に分離する,CL(特にクラスインクリメンタルラーニング)のためのスケーラブル低ランク適応法(S-LoRA)を提案する。
S-LoRAは、ゲーティングプロセスなしで直接テストするために最終段階のトレーニングモデルを用いることで、効率的な推論をサポートする。
我々の理論的および実証的な分析により、S-LoRAは重なり合う低損失領域に収束する低損失軌道を辿る傾向にあり、CLの安定性と塑性のトレードオフは良好であることが示された。
さらに,我々はS-LoRAの変種を開発し,さらに拡張性を高めた。
複数のCLベンチマークと様々な基礎モデルにわたる大規模な実験は、S-LoRAの有効性を一貫して検証している。
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