論文の概要: On the Occurence of Critical Learning Periods in Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09687v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 07:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.558825
• Title: On the Occurence of Critical Learning Periods in Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける臨界学習期間の発生について
• Authors: Stanisław Pawlak,
• Abstract要約: ニューラルネットワークの可塑性について検討し、臨界学習期間とウォームスタート性能損失を回避できるという概念を実証的に支援する。 循環学習率のスケジュールを用いることで,これらの問題を回避できることを示す。 本研究は, 重要な学習期間と, ウォームスタートニューラルネットワークトレーニングの現在進行中の研究との間に, 重要な関連性を見いだすものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study delves into the plasticity of neural networks, offering empirical support for the notion that critical learning periods and warm-starting performance loss can be avoided through simple adjustments to learning hyperparameters. The critical learning phenomenon emerges when training is initiated with deficit data. Subsequently, after numerous deficit epochs, the network's plasticity wanes, impeding its capacity to achieve parity in accuracy with models trained from scratch, even when extensive clean data training follows deficit epochs. Building upon seminal research introducing critical learning periods, we replicate key findings and broaden the experimental scope of the main experiment from the original work. In addition, we consider a warm-starting approach and show that it can be seen as a form of deficit pretraining. In particular, we demonstrate that these problems can be averted by employing a cyclic learning rate schedule. Our findings not only impact neural network training practices but also establish a vital link between critical learning periods and ongoing research on warm-starting neural network training.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、ニューラルネットワークの可塑性を考察し、臨界学習期間とウォームスタート性能損失を、ハイパーパラメータ学習の簡単な調整によって回避できるという概念を実証的に支援する。 臨界学習現象は、障害データでトレーニングを開始すると現れる。 その後、多くの欠陥のエポックの後、ネットワークの塑性は低下し、広範なクリーンデータトレーニングが欠陥のエポックに追従したとしても、スクラッチからトレーニングされたモデルと同等の精度を達成する能力が損なわれた。 批判的な学習期間を導入した初歩的な研究に基づいて、重要な発見を再現し、本研究の主実験の範囲を広げる。 また, 温暖化導入のアプローチを考察し, 赤字事前訓練の一形態と見なせることを示す。 特に,循環学習率のスケジュールを用いることで,これらの問題を回避できることを実証する。 我々の発見は、ニューラルネットワークトレーニングの実践に影響を及ぼすだけでなく、重要な学習期間と、ウォームスタートニューラルネットワークトレーニングに関する継続的な研究との間に重要なリンクを確立する。

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