20230607【开放世界的感知：探索可迁移与可持续学习之路】巩东：Continual Learning and Memory Augmentation……_哔哩哔哩_bilibili

游荡……游荡……找个talk看一下

 讲的是continuous learning（好家伙缩写也是CL）

 1.continual learning-

类似学习的分类

 传统学习任务：只有一个任务+能拿到所有数据集+IID

CL：数据是不同任务的+数据不一样+模型想要在所有任务上效果好

MTL：所有任务是同时拿到数据的+数据不一样+模型想要在所有任务上效果好

OL：数据是数据流+IID+任务唯一

DA：任务不同+只有源任务数据+考虑目标域的

CL的设置

 有不同的分类，

任务不同：会不会知道任务边界？

分布不同：output每个分布一样，input分布不一样

类别不同：不考虑input的变化，output的变化，每个task只有子集（只看到2个类，最后划分10类）

 主要问题：灾难性遗忘

 一些方法~

 在神经网络参数上加一个稀疏的约束 防止forgetting

 【作者的工作】认为遗忘是因为没有学到真正的知识，如果学到真的知识就不会遗忘了。所以如果我们加一些稀疏约束，让我们每次尽量少学capacity，那么reserve了更多可以学的capacity，这样后面遗忘的就少了。

 

 具体做法：每个新任务在包含loss function之外依赖experience replay的，我们不希望task的时候还使用task ID，设置了replay buffer，新任务会有少量的训练。

sparsity除了loss之外间接地让parameter也是sparse的。中间会和NN点乘来通过贝叶斯增加sparsity，

 

 除了sparsity还有用到knowledge distillation，保证希望直接感知到任务??

 避免forgetting、区分得更好一点。

 2.Memory Augmentation

发现异常数据，是一个比较general的knowledge detection的setting

我们希望用正常数据训练的能处理没见过的、abnormal的、不正常数据。。maintain a pool，鼓励模型利用存储pool的数据进行regularization。如果测试时候有没见过的样本，还是会和prototype对照着进行regulization、会有比较大的差异

强烈依赖于sparse 假设 

 例子：用9训练，给了5还是会去找很类似的模式做reconstruction，会出来一些长得和5很像的数字，

 做了一些knowledge detection

强的pretrain还需要CL吗？还能增强吗？ 

如何避免forgetting，如何学classify

 足够strong？每次见到不同任务-只extract features形成prototype，average-每一个一个新的prototype，不需要训练没有forgetting

不够---基于learning to prompt等

 是不是基于prototype的达到了上限？虽然直观，但是假设class有gaussion distribution with isotropic covariance，因此区分性不算很好。

 实验发现，有提高===random projection，把embedding等adaptation，不需要额外训练没有forgetting

 

 

 稀疏神经网络---intuition

基于之前的方法，是否能做稀疏网络?

forgetting-over complex-------稀疏 representation

sparsity-激活而不是参数上

对应关系：加载activation上，没有被激活的不被用到；贝叶斯方法做dropout