論文の概要: Provable Effects of Data Replay in Continual Learning: A Feature Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02767v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 20:21:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.069465
• Title: Provable Effects of Data Replay in Continual Learning: A Feature Learning Perspective
• Title（参考訳）: 連続学習におけるデータ再生の確率的効果:特徴学習の視点から
• Authors: Meng Ding, Jinhui Xu, Kaiyi Ji,
• Abstract要約: 本稿では,連続学習における完全データ再生学習を総合的に分析するための理論的枠組みを提案する。 我々は,信号対雑音比(SNR)を,忘れに影響を及ぼす重要な要因とみなす。 高い信号タスクの優先順位付けは、下信号タスクの学習を容易にするだけでなく、破滅的な忘れの防止にも役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.881077229756404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual learning (CL) aims to train models on a sequence of tasks while retaining performance on previously learned ones. A core challenge in this setting is catastrophic forgetting, where new learning interferes with past knowledge. Among various mitigation strategies, data-replay methods, where past samples are periodically revisited, are considered simple yet effective, especially when memory constraints are relaxed. However, the theoretical effectiveness of full data replay, where all past data is accessible during training, remains largely unexplored. In this paper, we present a comprehensive theoretical framework for analyzing full data-replay training in continual learning from a feature learning perspective. Adopting a multi-view data model, we identify the signal-to-noise ratio (SNR) as a critical factor affecting forgetting. Focusing on task-incremental binary classification across $M$ tasks, our analysis verifies two key conclusions: (1) forgetting can still occur under full replay when the cumulative noise from later tasks dominates the signal from earlier ones; and (2) with sufficient signal accumulation, data replay can recover earlier tasks-even if their initial learning was poor. Notably, we uncover a novel insight into task ordering: prioritizing higher-signal tasks not only facilitates learning of lower-signal tasks but also helps prevent catastrophic forgetting. We validate our theoretical findings through synthetic and real-world experiments that visualize the interplay between signal learning and noise memorization across varying SNRs and task correlation regimes.
• Abstract（参考訳）: 継続学習(CL)は、以前に学習したタスクのパフォーマンスを維持しながら、一連のタスクでモデルをトレーニングすることを目的としている。 この設定では、新しい学習が過去の知識を妨げている破滅的な忘れが中心的な課題である。 様々な緩和戦略の中で、過去のサンプルを定期的に再検討するデータ再生手法は、特にメモリ制約が緩和された場合、単純だが効果的であると考えられる。 しかしながら、すべての過去のデータがトレーニング中にアクセス可能な、完全なデータ再生の理論的有効性はほとんど未解明のままである。 本稿では,特徴学習の観点から連続学習における完全データ再生学習を総合的に分析するための理論的枠組みを提案する。 マルチビューデータモデルを採用することで,信号対雑音比(SNR)を,忘れに影響を及ぼす重要な要因として同定する。 その結果,(1)後続タスクの累積ノイズが先行タスクの信号を支配している場合の完全リプレイ時にも,(2) 十分な信号の蓄積によって,初期学習が不十分な場合でも,データ再生が早期タスクを回復できる,という2つの重要な結論が得られた。 高い信号タスクの優先順位付けは、低信号タスクの学習を容易にするだけでなく、破滅的な忘れの防止にも役立ちます。 信号学習と各種SNR間の雑音記憶の相互作用を可視化する,合成および実世界の実験により理論的知見を検証した。

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