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基于 Hessian 的低秩权重扰动用于不间断学习
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内容提要
本研究提出了一种基于Hessian矩阵感知的低秩扰动算法，用于连续学习。该算法通过在神经网络的每一层上应用任务自适应参数的低秩近似，将参数转换建模为序列任务的权重矩阵转换。实验证明了该方法的有效性和可扩展性，并与其他方法进行了比较。
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关键要点
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本研究提出了一种基于Hessian矩阵感知的低秩扰动算法，用于连续学习。
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算法通过将参数转换建模为序列任务的权重矩阵转换，在神经网络的每一层上应用任务自适应参数的低秩近似。
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理论上证明了Hessian矩阵与低秩近似之间的量化关系。
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根据每层梯度和低秩近似误差的经验损失边际增量来全局确定近似秩。
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通过修剪较不重要的参数来控制模型容量，以减少参数增长。
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在各种基准测试上进行广泛实验证明了方法的有效性和可扩展性。
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与一些最新的先进方法进行了比较，实证结果表明本方法在任务顺序稳健性和处理遗忘问题方面表现更好。
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