論文の概要: Online Prototypes and Class-Wise Hypergradients for Online Continual Learning with Pre-Trained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18762v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 02:43:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 15:24:46.354157
• Title: Online Prototypes and Class-Wise Hypergradients for Online Continual Learning with Pre-Trained Models
• Title（参考訳）: 事前学習モデルを用いたオンライン連続学習のためのオンラインプロトタイプとクラスワイズハイパーグラディエント
• Authors: Nicolas Michel, Maorong Wang, Jiangpeng He, Toshihiko Yamasaki,
• Abstract要約: 連続学習(CL)は、分散が時間とともに変化するデータシーケンスから学習する問題に対処する。 本稿では,オンラインプロトタイプ(OP)とクラスワイズハイパーグラディエント(CWH)の両問題に対処する。 OPは、タスク境界を必要とせずに、その値をオンザフライで更新して、リプレイサンプルとして機能させることで、PTMの安定した出力表現を活用する。 CWHは、クラス依存の勾配係数を訓練中に学習し、準最適学習率を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.963242232471426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual Learning (CL) addresses the problem of learning from a data sequence where the distribution changes over time. Recently, efficient solutions leveraging Pre-Trained Models (PTM) have been widely explored in the offline CL (offCL) scenario, where the data corresponding to each incremental task is known beforehand and can be seen multiple times. However, such solutions often rely on 1) prior knowledge regarding task changes and 2) hyper-parameter search, particularly regarding the learning rate. Both assumptions remain unavailable in online CL (onCL) scenarios, where incoming data distribution is unknown and the model can observe each datum only once. Therefore, existing offCL strategies fall largely behind performance-wise in onCL, with some proving difficult or impossible to adapt to the online scenario. In this paper, we tackle both problems by leveraging Online Prototypes (OP) and Class-Wise Hypergradients (CWH). OP leverages stable output representations of PTM by updating its value on the fly to act as replay samples without requiring task boundaries or storing past data. CWH learns class-dependent gradient coefficients during training to improve over sub-optimal learning rates. We show through experiments that both introduced strategies allow for a consistent gain in accuracy when integrated with existing approaches. We will make the code fully available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 連続学習(CL)は、分散が時間とともに変化するデータシーケンスから学習する問題に対処する。 近年,PTM(Pre-Trained Models)を利用した効率的なソリューションがオフラインCL(offCL)シナリオで広く研究されている。 しかし、そのような解はしばしば依存する。 1)課題変更に関する事前知識及び 2)ハイパーパラメータ探索,特に学習率について検討した。 どちらの仮定も、受信したデータの分布が不明なオンラインCL(onCL)のシナリオでは利用できないままであり、モデルは各ダタムを一度だけ観察することができる。 したがって、既存のoffCL戦略は、オンラインシナリオに適応することが困難または不可能であることを示すものもあり、onCLのパフォーマンス的に大きく遅れている。 本稿では,オンラインプロトタイプ(OP)とクラスワイズハイパーグラディエント(CWH)の両問題に対処する。 OPは、タスク境界や過去のデータを格納することなく、その値をオンザフライで更新して、リプレイサンプルとして機能させることで、PTMの安定した出力表現を活用する。 CWHは、クラス依存の勾配係数を訓練中に学習し、準最適学習率を改善する。 既存のアプローチと統合された場合、両方の戦略が一貫した精度向上を可能にする実験を通して示します。 私たちは受け入れ次第、そのコードをフルに利用できるようにします。

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