Conceitos essenciais
기계 학습 시스템의 계속적 학습 능력을 향상시키기 위한 새로운 방법 소개
Resumo
무한 dSprites를 이용한 계속적 분류 및 분리 벤치마크 소개
모든 주요 계속적 학습 방법이 이 간단한 벤치마크에서 실패하는 것을 보여줌
분리된 계속적 학습(DCL)을 제안하고, 이를 통해 수백 가지 작업에서 효율적으로 학습하는 방법을 보여줌
데이터의 대칭성 학습이 긍정적인 전방 및 후방 전이, 오픈셋 분류 및 제로샷 일반화를 촉진하는 방법을 시연
Equivariance의 중요성을 강조하고, 이를 통해 효과적인 계속적 학습을 달성하는 것을 보여줌
Estatísticas
모든 주요 유형의 계속적 학습 방법이 이 간단한 벤치마크에서 실패하는 것을 보여줌
DCL은 수백 가지 작업에서 효율적으로 학습하는 방법을 제시
데이터의 대칭성 학습이 긍정적인 전방 및 후방 전이, 오픈셋 분류 및 제로샷 일반화를 촉진하는 것을 시연
Citações
"우리는 모든 주요 유형의 계속적 학습 방법이 이 간단한 벤치마크에서 실패하는 것을 보여줌"
"DCL은 수백 가지 작업에서 효율적으로 학습하는 방법을 제시"
"데이터의 대칭성 학습이 긍정적인 전방 및 후방 전이, 오픈셋 분류 및 제로샷 일반화를 촉진하는 것을 시연"