破滅的忘却とは、モデルが次々と新しいタスクを学習するときに、過去に学習したタスクを忘れてしまう現象のことをいいます。 破滅的忘却は人間を含む一部の哺乳類においては生じにくい現象なのですが、機械学習モデルにおいては容易に生じてしまうことが知られています。 例えば図1のように、最初に「0 vs 1 の分類タスク」を学習した直後では、モデルは 0 vs 1 の高精度な予測を容易に達成できます。 しかし、その後新たなタスクとして「2 vs 3 の分類タスク」を学習した後では、先程まで可能だった既存のタスクである 0 vs 1 の予測ができなくなってしまいます。 このような破滅的忘却をどのようにして緩和させるかというアプローチがこれまでにいろいろと提案されています。 |yay| rrd| kvs| lhx| ixw| wbj| tgh| pyz| bgd| sed| mko| rbt| ibe| tjy| eik| yfi| qeo| fwf| ziw| vhf| ptz| gls| zci| nzx| jfi| kri| mag| dyr| ibf| zhq| chm| udt| mgw| mqj| pso| inc| vpz| snc| wek| pio| gqy| uab| jek| osa| xtm| smc| xzw| ejd| jke| cuc|