用于分析持续学习者的新度量标准

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于:

在连续流数据的情景中,深度神经网络在解决多个分类任务时,面临着保持旧任务知识同时学习新任务的挑战。本研究分析了当前度量方法的局限性,发现了新任务引起的遗忘问题,并提出了一套考虑任务难度增加的新度量方法,实验证明这些度量方法能够提供有关模型在连续学习环境中平衡稳定性和可塑性的新见解。

本文通过实证评估国内外文献中解决在线持续学习问题的方法,重点关注图像分类中的增量类别设置。发现大多数方法存在稳定性和欠拟合问题,但所学习的表示与独立同分布训练相当。经验回放方法是一种强大的基准方法。发布了模块化和可扩展的代码库来复现结果,并鼓励未来研究。

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