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本篇 Tutorial 主要介绍了 CL 中的一些基本概念以及一些过往的方法。 Problem Definition
Continual Learning 和 Increm…前言
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本篇 Tutorial 主要介绍了 CL 中的一些基本概念以及一些过往的方法。 Problem Definition
Continual Learning 和 Incremental learning 以及 Lifelong learning 属于同一概念 其所关心的场景均为「如何在新数据持续到来的情况下更新模型」并且由于存储空间和隐私问题流式数据通常不能被存储。
CL 的整体目标为最小化所有已见任务的期望损失如下所示 CL 又细分为三类 { Y t } \{\mathcal{Y}^t\} {Yt} 表示 t t t 时刻的类别标签集合 P ( Y t ) P(\mathcal{Y}^t) P(Yt) 表示类别分布 P ( X t ) P(\mathcal{X}^t) P(Xt) 表示输入数据分布
Class-Incremental Learning (CIL): { Y t } ⊂ { Y t 1 } , P ( Y t ) ≠ P ( Y t 1 ) , P ( X t ) ≠ P ( X t 1 ) \left\{\mathcal{Y}^t\right\} \subset\left\{\mathcal{Y}^{t1}\right\},P\left(\mathcal{Y}^t\right) \neq P\left(\mathcal{Y}^{t1}\right),P\left(\mathcal{X}^t\right) \neq P\left(\mathcal{X}^{t1}\right) {Yt}⊂{Yt1},P(Yt)P(Yt1),P(Xt)P(Xt1)Task-Incremental Learning (TIL): { Y t } ≠ { Y t 1 } , P ( X t ) ≠ P ( X t 1 ) \left\{\mathcal{Y}^t\right\} \neq\left\{\mathcal{Y}^{t1}\right\},P\left(\mathcal{X}^t\right) \neq P\left(\mathcal{X}^{t1}\right) {Yt}{Yt1},P(Xt)P(Xt1)测试时任务 id ( t ) \text{id}(t) id(t) 已知Domain-Incremental Learning (DIL): { Y t } { Y t 1 } , P ( Y t ) P ( Y t 1 ) , P ( X t ) ≠ P ( X t 1 ) \left\{\mathcal{Y}^t\right\} \left\{\mathcal{Y}^{t1}\right\},P\left(\mathcal{Y}^t\right) P\left(\mathcal{Y}^{t1}\right),P\left(\mathcal{X}^t\right) \neq P\left(\mathcal{X}^{t1}\right) {Yt}{Yt1},P(Yt)P(Yt1),P(Xt)P(Xt1) 与其它相关领域的区别
Multi-task Learning1同时拿到所有任务的数据2离线训练 Transfer Learning1只有两个阶段2并且不关注第一阶段即 Source 的性能 Meta-Learning1离线训练2不关心 meta-train 的性能 CL 的一些传统做法
具体方法分类如下
Data-Centric Methods
核心思想保存一部分先前数据在面对新任务时可以作为训练损失的正则项 (hosting the data to replay former knowledge when learning new, or exert regularization terms with former data)
保存一部分数据的过往方法
[Welling ICML’09] 计算 Embedding 空间的类中心选取离类中心近的样本。[Rebuffi et al. CVPR’17] 每个类依次贪心选取样本使得样本 Embedding 均值逼近类中心。[Shin et al. NIPS’17] [Gao and Liu ICML’23] 使用生成式模型学习每个类的数据分布。
将先前数据作为新任务训练损失正则项的一些方法
[Lopez-Paz and Ranzato NIPS’17] 训练时要求模型不仅在新任务上做好在旧任务上也要做的比之前好模型在新任务和旧任务上的损失梯度夹角为正。
一些可能的问题
[Verwimp et al. ICCV’21] Data replay 可能会遭遇 overfitting.[Wu NeurIPS’18] 生成式模型也会出现灾难性遗忘。
Model-Centric Methods
核心思想调整网络结构或者识别网络中的重要参数并限制其变化
[Kirkpatrick et al. PNAS’17] 训练新任务时限制模型参数的变化越重要的参数权重越高
Algorithm-Centric Methods
核心思想设计一些训练机制避免旧模型的遗忘 (design training mechanisms to prevent the forgetting of old model)
知识蒸馏 (Knowledge Distillation) 的相关方法
[Li et al. TPAMI’17] 将旧模型作为 Teacher训练时模型不仅要做好当前任务在过去任务上需要表现得和 Teacher 尽可能相近。
模型纠正 (Model Rectify) 的相关方法
例如「降低新类输出概率 Logit」和「降低最后一层新类的权重矩阵」。
Trends of CL
最后是 CL 近几年的整体发展趋势 参考资料
IJCAI23 - Continual Learning TutorialPyCIL - A Python Toolbox for Class-Incremental Learning
