解决continual learning问题通常涉及额外的hyperparameters以平衡stability-plasticity权衡。 许多情况下,这些hyperparameters是利用在所有任务上保留的validation data并通过grid search找到。 但是这违反了continual learning的主要假设,即无法访问先前任务的数据。 它可能会导致在真正的continual learning中无法重现的过度乐观结果。
AI终生学习(Lifelong Learning),也称为持续学习(Continual Learning)或终身机器学习(Lifelong Machine Learning),是一种允许AI模型在不断更新的训练过程中持续积累知识和技能的能力。通过学习新知识和技能,AI模型可以适应环境变化,不断提高性能,从而实现"终生学习"。 终生学习的主要挑战如下: 灾难性遗忘(Catastrophic Forge...
Conditional image generation tasks can be typically categorized as image-conditioned image generation and label-conditioned image generation Knowledge Distillation 《Distilling the knowledge in a neural network》 Continual Learning Model BicycleGAN cVAE-GAN: 损失函数又三部分组成,L1image=EA,B∼p(A,B),z...
知乎:continual learning summary(稍差) 增量学习小综述 一文带你详尽 Lifelong Learning —— 终生学习 中文论文:连续学习研究进展 IROS 2019 机器视觉全球挑战赛:赋予 AI 终生学习能力 李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语 - lifelong learning
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。
而LifeLong learning,则先在task1上使用一个模型,然后在task2上仍然使...持续学习 (continual learning/ life-long learning)详解 作者:夕小瑶的卖萌屋—— 「小鹿鹿鹿 」 问题定义 我们人类有能够将一个任务的知识用到另一个任务上的能力,学习后一个任务时也不会忘记如何做前一个任务。这种能力叫持续学习 (...
论文提出了一个名为CLAP4CLIP（Continual LeArning with Probabilistic finetuning）的方法来解决上述问题。CLAP4CLIP的核心思想是结合概率建模和视觉-语言模型的优势，以实现更好的持续学习能力。具体来说，CLAP4CLIP采取了以下几个关键步骤：通过这些策略，CLAP4CLIP能够在持续学习任务中实现更好的性能，同时...
2.1. Continual learning Rehearsal-based methods:重放存储在有限内存中的先前任务的范例子集来防止灾难性遗忘。 (1)Experience Replay(ER)通过将之前的任务范例与当前的任务数据交织,联合优化网络参数。 (2)ERT 通过平衡抽样策略和偏差控制进一步改善了ER。
Learning on the Job: Online Lifelong and Continual Learningdoi:10.1609/AAAI.V34I09.7079Bing LiuAssociation for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)National Conference on Artificial Intelligence
The ability to continually learn over time by accommodating new knowledge while retaining previously learned experiences is referred to as continual or lifelong learning. Such a continuous learning task has represented a long-standing challenge for machine learning and neural networks and, consequently, ...