論文の概要: Forget Forgetting: Continual Learning in a World of Abundant Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07274v4
• Date: Wed, 01 Oct 2025 18:55:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:19.672158
• Title: Forget Forgetting: Continual Learning in a World of Abundant Memory
• Title（参考訳）: Forget Forgetting: 相反する記憶の世界における継続的な学習
• Authors: Dongkyu Cho, Taesup Moon, Rumi Chunara, Kyunghyun Cho, Sungmin Cha,
• Abstract要約: 継続的な学習は伝統的に、模範記憶の最小化に重点を置いてきた。 本稿では、より現実的な体制を探求することによって、このパラダイムに挑戦する。 モデルが以前のタスクに偏り、新しいタスクを学ぶのに苦労するようになるにつれて、中心的な課題が安定性から可塑性へと変化していくことが分かっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.64184779530581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning (CL) has traditionally focused on minimizing exemplar memory, a constraint often misaligned with modern systems where GPU time, not storage, is the primary bottleneck. This paper challenges this paradigm by investigating a more realistic regime: one where memory is abundant enough to mitigate forgetting, but full retraining from scratch remains prohibitively expensive. In this practical "middle ground", we find that the core challenge shifts from stability to plasticity, as models become biased toward prior tasks and struggle to learn new ones. Conversely, improved stability allows simple replay baselines to outperform the state-of-the-art methods at a fraction of the GPU cost. To address this newly surfaced trade-off, we propose Weight Space Consolidation, a lightweight method that combines (1) rank-based parameter resets to restore plasticity with (2) weight averaging to enhance stability. Validated on both class-incremental learning with image classifiers and continual instruction tuning with large language models, our approach outperforms strong baselines while matching the low computational cost of replay, offering a scalable alternative to expensive full-retraining. These findings challenge long-standing CL assumptions and establish a new, cost-efficient baseline for real-world CL systems where exemplar memory is no longer the limiting factor.
• Abstract（参考訳）: 従来、CL(Continuous Learning)は、典型的なメモリの最小化に重点を置いてきた。 本論文は,記憶が忘れを軽減できるほど豊富だが,スクラッチからの完全な再トレーニングは違法に高価である,という,より現実的な体制を探求することによって,このパラダイムに挑戦する。 この実践的な“中間の土台”では、モデルが以前のタスクに偏り、新しいタスクを学ぶのに苦労するようになるにつれて、コアチャレンジが安定性から可塑性へと変化することが分かっています。 逆に、安定性の向上により、単純なリプレイベースラインがGPUコストのごく一部で最先端のメソッドより優れている。 この新たなトレードオフに対処するため,(1)階数に基づくパラメータリセットと(2)重み平均化を併用して安定性を高める軽量な手法である重み空間統合を提案する。 画像分類器によるクラス増分学習と,大規模言語モデルによる連続的指導訓練の両方で検証し,計算コストの低いリプレイに適合しながら,高いベースラインを達成し,高額なフルリトレーニングに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。 これらの知見は、長年のCL仮定に挑戦し、模範記憶がもはや制限要因ではない実世界のCLシステムの新しいコスト効率のベースラインを確立する。

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