Core Concepts
인공 신경망의 재앙적 망각 문제를 해결하기 위한 지속적 학습의 중요성
Abstract
요약:
인공 신경망의 재앙적 망각 문제와 지속적 학습의 중요성
학습 방법과 연구 동향
지속적 학습 방법론과 접근 방식
핵심 내용:
인공 신경망의 재앙적 망각 문제
새로운 정보 학습 시 이전 정보를 잊어버리는 현상
지속적 학습의 중요성과 어려움
학습 방법
Replay, Parameter Regularization, Functional Regularization, Optimization-based approaches, Context-dependent processing, Template-based classification
학습 시나리오
Task-based vs. Task-free Continual Learning
Task-incremental, Domain-incremental, Class-incremental learning
성능 평가
성능, 진단 분석, 자원 효율성 평가
Stats
인공 신경망은 새로운 정보를 학습할 때 이전 정보를 빠르고 극단적으로 잊어버릴 수 있음.
지속적 학습 방법론은 성능, 진단 분석 및 자원 효율성을 평가함.
Quotes
"인공 신경망은 새로운 정보를 학습할 때 이전 정보를 빠르고 극단적으로 잊어버릴 수 있음."
"지속적 학습 방법론은 성능, 진단 분석 및 자원 효율성을 평가함."