論文の概要: From Offline to Online Memory-Free and Task-Free Continual Learning via Fine-Grained Hypergradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18762v2
• Date: Sat, 07 Jun 2025 06:29:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.940432
• Title: From Offline to Online Memory-Free and Task-Free Continual Learning via Fine-Grained Hypergradients
• Title（参考訳）: オフラインからオンラインメモリフリー・タスクフリー連続学習へ
• Authors: Nicolas Michel, Maorong Wang, Jiangpeng He, Toshihiko Yamasaki,
• Abstract要約: 継続的学習(CL)は、基礎となる分散が時間とともに変化する非定常データストリームから学ぶことを目的としている。 オンラインCL(onCL)は依然としてメモリベースのアプローチに支配されている。 トレーニング中に勾配更新を再バランスするオンラインメカニズムであるFine-Grained Hypergradientsを導入する。
• 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) aims to learn from a non-stationary data stream where the underlying distribution changes over time. While recent advances have produced efficient memory-free methods in the offline CL (offCL) setting, where tasks are known in advance and data can be revisited, online CL (onCL) remains dominated by memory-based approaches. The transition from offCL to onCL is challenging, as many offline methods rely on (1) prior knowledge of task boundaries and (2) sophisticated scheduling or optimization schemes, both of which are unavailable when data arrives sequentially and can be seen only once. In this paper, we investigate the adaptation of state-of-the-art memory-free offCL methods to the online setting. We first show that augmenting these methods with lightweight prototypes significantly improves performance, albeit at the cost of increased Gradient Imbalance, resulting in a biased learning towards earlier tasks. To address this issue, we introduce Fine-Grained Hypergradients, an online mechanism for rebalancing gradient updates during training. Our experiments demonstrate that the synergy between prototype memory and hypergradient reweighting substantially enhances the performance of memory-free methods in onCL and surpasses onCL baselines. Code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 継続的学習(CL)は、基礎となる分散が時間とともに変化する非定常データストリームから学ぶことを目的としている。 近年、オフラインCL(offCL)設定では、タスクが事前に知られ、データが再検討可能な効率的なメモリフリーメソッドが開発されているが、オンラインCL(onCL)は依然としてメモリベースのアプローチが支配している。 offCLからonCLへの移行は、(1)タスク境界に関する事前の知識と(2)複雑なスケジューリングや最適化スキームに依存している多くのオフラインメソッドが、データのシーケンシャルな到着時に利用できなくなり、一度しか見ることができないため、困難である。 本稿では,最新のメモリフリーオフCL手法のオンライン環境への適応について検討する。 まず、これらの手法を軽量なプロトタイプで強化することで、グラディエント・インバランスが向上するにもかかわらず、性能が大幅に向上することを示した。 この問題に対処するために、トレーニング中に勾配更新を再バランスするオンラインメカニズムであるFine-Grained Hypergradientsを紹介します。 実験により, プロトタイプメモリと高次再重み付けの相乗効果は, onCLにおけるメモリフリーメソッドの性能を著しく向上させ, onCLベースラインを超えることを示した。 コードは受理時にリリースされる。

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