ICLR2021-Contextual Transformation Networks for Online Continual Learning

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于 2022-03-24 11:20:49 发布

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分类专栏：博士科研文章标签：持续学习深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/david8766/article/details/123706383

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本文探讨了在线持续学习的固定架构方法，通过建模任务特定特征来实现。上下文转换网络包括基网络和控制器，其中episodic memory用于基模型的训练，而semantic memory则服务于控制器的训练。文章引用了神经科学的互补学习系统（CLS）理论，解释了新皮质学习结构化知识，而海马体则进行快速学习。方法部分介绍了特征级转换，根据任务标识符生成变换参数，控制器的目标是生成变换矩阵，使任务特定特征能够泛化到先前和当前任务。博客提供了开源代码链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

Introduction

the motivation is online continual learning with a fixed architecture by modeling the task-specific features.
Contextual transformation network (a base network and a controller)
什么是episodic memory? Episodic memory是用于base model的训练
什么是semantic memory? Semantic memory适用于controller的训练
利用神经科学的解释（complementary learning system, CLS理论）？
Neocortex learn the structured knowledge
Hippocampus 快速学习
Contextual transformation体现在哪里？

Method

Feature-wise transformation, efficiently extract the task-specific features from the common features;
Given the task-identifier t, 利用controller生成变换参数；
The controller的目的？得到变换矩阵，the task-specific features can generalize to both previous and current tasks, while simultaneously

Key points

代码开源链接