論文の概要: Exploiting Task Relationships for Continual Learning Using Transferability-Aware Task Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11609v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 09:52:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:09:43.342436
• Title: Exploiting Task Relationships for Continual Learning Using Transferability-Aware Task Embeddings
• Title（参考訳）: 伝達可能性を考慮したタスク埋め込みを用いた連続学習のためのタスク関係の爆発的生成
• Authors: Yanru Wu, Xiangyu Chen, Jianning Wang, Enming Zhang, Hanbing Liu, Yang Li,
• Abstract要約: 連続学習(CL)は、ディープニューラルネットワークの現代的応用において重要なトピックである。 本稿では,H-embedding(H-embedding)という名前の伝達可能性を考慮したタスク埋め込みを提案し,その指導の下でハイパーネットをトレーニングし,CLタスクのタスク条件付きモデル重みを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.000144830397911
• License:
• Abstract: Continual learning (CL) has been an essential topic in the contemporary application of deep neural networks, where catastrophic forgetting (CF) can impede a model's ability to acquire knowledge progressively. Existing CL strategies primarily address CF by regularizing model updates or separating task-specific and shared components. However, these methods focus on task model elements while overlooking the potential of leveraging inter-task relationships for learning enhancement. To address this, we propose a transferability-aware task embedding named H-embedding and train a hypernet under its guidance to learn task-conditioned model weights for CL tasks. Particularly, H-embedding is introduced based on an information theoretical transferability measure and is designed to be online and easy to compute. The framework is also characterized by notable practicality, which only requires storing a low-dimensional task embedding for each task, and can be efficiently trained in an end-to-end way. Extensive evaluations and experimental analyses on datasets including Permuted MNIST, Cifar10/100, and ImageNet-R demonstrate that our framework performs prominently compared to various baseline methods, displaying great potential in exploiting intrinsic task relationships.
• Abstract（参考訳）: 深いニューラルネットワークの現代的応用において、連続学習(CL)は重要なトピックであり、破滅的忘れ(CF)は、モデルの知識を段階的に獲得する能力を阻害する。 既存のCL戦略は、モデルの更新を正規化したり、タスク固有のコンポーネントと共有コンポーネントを分離することで、CFに対処する。 しかし,これらの手法はタスク間の関係を学習強化に活用する可能性を見越しながら,タスクモデル要素に焦点を当てている。 そこで本研究では,H-embedding(H-embedding)と名づけられた伝達可能性を考慮したタスク埋め込みを提案し,その指導の下でハイパーネットをトレーニングし,CLタスクのタスク条件付きモデル重み付けを学習する。 特にH埋め込みは情報理論の伝達可能性尺度に基づいて導入され、オンラインで簡単に計算できるように設計されている。 このフレームワークは、各タスクに低次元のタスクを埋め込むことしか必要とせず、エンドツーエンドで効率的にトレーニングできる、顕著な実用性にも特徴付けられる。 Permuted MNIST, Cifar10/100, ImageNet-R などのデータセットに対する広範囲な評価と実験分析により,本フレームワークは様々なベースライン手法と比較して顕著に機能し,本質的なタスク関係を活用できる可能性が示された。

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