論文の概要: Dual-LoRA and Quality-Enhanced Pseudo Replay for Multimodal Continual Food Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13351v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 13:16:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.226534
• Title: Dual-LoRA and Quality-Enhanced Pseudo Replay for Multimodal Continual Food Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダル食品学習のためのDual-LoRAと品質向上Pseudoリプレイ
• Authors: Xinlan Wu, Bin Zhu, Feng Han, Pengkun Jiao, Jingjing Chen,
• Abstract要約: 食品分析における既存の大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、新しいタスクを学習する際に破滅的な忘れに苦しむ。 本稿では、Dual-LoRAアーキテクチャとQuality-Enhanced Pseudo Replayを統合した、マルチモーダル食品学習のための新しい連続学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.44652104967356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Food analysis has become increasingly critical for health-related tasks such as personalized nutrition and chronic disease prevention. However, existing large multimodal models (LMMs) in food analysis suffer from catastrophic forgetting when learning new tasks, requiring costly retraining from scratch. To address this, we propose a novel continual learning framework for multimodal food learning, integrating a Dual-LoRA architecture with Quality-Enhanced Pseudo Replay. We introduce two complementary low-rank adapters for each task: a specialized LoRA that learns task-specific knowledge with orthogonal constraints to previous tasks' subspaces, and a cooperative LoRA that consolidates shared knowledge across tasks via pseudo replay. To improve the reliability of replay data, our Quality-Enhanced Pseudo Replay strategy leverages self-consistency and semantic similarity to reduce hallucinations in generated samples. Experiments on the comprehensive Uni-Food dataset show superior performance in mitigating forgetting, representing the first effective continual learning approach for complex food tasks.
• Abstract（参考訳）: 食品分析は、パーソナライズされた栄養や慢性疾患予防などの健康関連業務にますます重要になっている。 しかし、食品分析における既存の大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、新しいタスクを学ぶ際に破滅的な忘れをし、スクラッチからコストがかかる。 そこで本研究では,Dual-LoRAアーキテクチャとQuality-Enhanced Pseudo Replayを統合した,マルチモーダル食品学習のための連続学習フレームワークを提案する。 タスクのサブスペースに直交する制約でタスク固有の知識を学習する特殊なLoRAと,タスク間の共有知識を擬似リプレイで統合する協調的なLoRAという,タスク毎に補完的な低ランクアダプタを導入する。 リプレイデータの信頼性を向上させるため,我々のQuality-Enhanced Pseudo Replay戦略では,自己整合性と意味的類似性を活用して,生成したサンプルの幻覚を低減する。 包括的Uni-Foodデータセットの実験は、複雑な食品タスクに対する最初の効果的な継続的学習アプローチとして、忘れを緩和する際の優れた性能を示している。

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