文章研究了开放世界持续学习(Open-world Continual Learning, OwCL)问题,这是一个在持续学习领域中日益受到关注且具有挑战性的场景。开放世界持续学习面临的挑战包括:(i) 在学习序列任务的过程中不遗忘过去已知的知识;(ii) 识别未来任务中的未知项(新对象/类别)。 现有的OwCL方法在处理已知和未知之间的任务感知边界...
2. **提出协作持续学习(Collaborative Continual Learning, CCL)**:文章提出了一种基于协作学习的策略,通过两个对等的持续学习者同时从数据流中学习,并以相互教学的方式提高模型的可塑性。 3. **引入蒸馏链(Distillation Chain, DC)**:为了进一步提升模型训练,文章提出了一种新的策略DC,这是一种基于熵正则化的优...
持续学习(Continual Learning):研究如何在不断变化的环境中保持和更新知识,同时避免灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)。 步长优化(Step-size Optimization):研究如何调整学习率(learning rate)或步长(step-size)以提高学习效率和性能。 随机元梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD):研究如何通过随机抽样和梯度估计来...
在线学习和增量学习:研究EMGD在在线学习和增量学习设置中的性能,特别是在数据流持续到达且模型需要实时更新的情况下。 自适应学习率和正则化:研究自适应学习率和正则化策略,以提高EMGD在PCL中的鲁棒性和泛化能力。 可解释性和透明度:提高PCL模型的可解释性和透明度,以便更好地理解模型如何适应新任务和保留旧知识。 实...
为了解决这些问题，我们提出了持续学习与概率微调（CLAP）。CLAP通过视觉引导文本特征的任务特定模块的概率建模，提供了更可靠的持续学习微调。它进一步通过利用CLIP的丰富预训练知识来初始化和正则化任务特定模块的权重，减轻了遗忘。与各种现有的提示方法合作，CLAP可以超越主要的确定性微调方法，为CLIP提供持续...
通过这两项研究，我们能更直观地理解在线连续学习和增量学习领域的进步，特别是通过知识蒸馏和自动阈值选择等技术，使得神经网络在处理动态开放世界中的任务时能更有效地检测到新类别，提高了模型的适应性和准确性。这些发现为在线和持续学习的实践提供了关键的理论支持和实用技术，推动了该领域的进一步发展。
持续学习在各类任务中逐渐成为重要挑战，尤其在口语理解中，其目标是有效处理新概念的涌现与环境的演变。评价持续学习算法通常关注模型的稳定性、可塑性和泛化能力，这些是标准评估的核心。然而，目前的评估指标往往仅聚焦于其中一两个方面，忽视了整体性能，且未能充分区分模型在可塑性与稳定/泛化之间的权衡。
这篇文章的主要研究内容是关于类增量学习(Class-incremental learning, CIL)的一个新的方法,称为基于预测误差的分类(Prediction Error-based Classification, PEC)。CIL是持续学习(continual learning)的一个特别具有挑战性的变体,目标是逐步学习区分所有以增量方式呈现的类别。现有的方法往往会因为在学习过程中忘记先前类别...
这篇文章的主要研究内容是介绍了一种名为NICE(Neurogenesis Inspired Contextual Encoding)的新型持续学习方法,用于解决类增量学习(Class-Incremental Learning, CIL)中的挑战。NICE是一种无回放(replay-free)的架构方法,灵感来自于海马体中的成年神经发生过程。这种方法通过模拟大脑中新神经元的成熟过程,将深度神经网络(DN...
A: 这篇论文试图解决的问题是类增量学习(Class-incremental learning, CIL)中的灾难性遗忘问题。在传统的深度学习中,模型可以一次性访问所有数据并在静态数据集上进行学习。然而,在现实世界的应用中,数据通常以流的形式到达,伴随着新类的出现,这要求模型能够持续学习,即类增量学习。CIL的主要目标是使模型能够从非平稳...