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Apprentissage continu(CL)
Apprentissage à partir d'une séquence de tâches ou de distributions de données tout en mesurant et en atténuant la perte des capacités antérieures
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Entraîne le modèle successivement sur de nouvelles tâches tout en mesurant et en prévenant la perte de performance sur les tâches antérieures, par répétition, régularisation ou adaptateurs spécifiques à chaque tâche.
- Quand l'utiliser
- Les systèmes doivent apprendre de plusieurs tâches ou distributions de données au fil du temps, sans oublier leurs capacités antérieures ni exiger l'accès à l'ensemble des données historiques.
- Vigilance
- Mesurer réellement l'oubli catastrophique impose de maintenir une matrice d'évaluation complète sur toutes les tâches à chaque étape, ce qui devient coûteux à mesure que le nombre de tâches augmente.
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Apprentissage continu: Vue d’ensemble
Apprentissage à partir d'une séquence de tâches ou de distributions de données tout en mesurant et en atténuant la perte des capacités antérieures
- Catastrophic forgetting measurement
- Sequential task learning
- Regularization such as EWC
- Rehearsal and replay
- Task-specific adapters
- Forward and backward transfer evaluation
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Overcoming catastrophic forgetting in neural networks (2017)arXiv:1612.00796
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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