连续学习的统一贝叶斯视角
在当前深度学习时代，为了在训练神经网络时使用随机梯度下降处理非平稳流数据时减轻遗忘现象，我们采用元学习范式来结合神经网络的强表示能力与简单统计模型对遗忘现象的抵抗能力，在我们的新颖元持续学习框架中，持续学习仅在统计模型中进行，而神经网络在原始数据和统计模型之间进行元学习，由于神经网络在持续学习过程中保持不变，它们免受遗忘现象的影响。该方法不仅实现了显著提高的性能，而且具有出色的可伸缩性，由于我们的方法与领域和模型无关，因此可以应用于各种问题，并与现有模型架构轻松集成。
May, 2024
本研究通过使用 Hamiltonian Monte Carlo（HMC）来执行连续贝叶斯推理，并通过其样本拟合密度估计器将后验作为新任务的先验进行传播，从而检验了访问真实后验能否保证预防神经网络中的灾难性遗忘，并发现这种方法无法预防灾难性遗忘，说明进行神经网络中的顺序贝叶斯推理的困难性。因此，提出了一种概率连续学习生成过程的贝叶斯模型，而非依赖于神经网络权重的顺序贝叶斯推理。此外，还提出了一个名为原型贝叶斯连续学习的简单基线，可用于类增量连续学习视觉基准，与最先进的贝叶斯连续学习方法相竞争。
Jan, 2023
本文提出了基于不确定性引导的连续贝叶斯神经网络（UCB）来解决连续学习中的分类问题，从而避免灾难性遗忘。我们在不同的物体分类数据集上评估了 UCB 方法的性能，并报告了优秀的性能表现。
Jun, 2019
该研究针对不具有独立同分布观测的连续学习提出了贝叶斯学习的替代方案，即基于概率任务条件化超网络的后验元回放方法，其在标准基准测试中比现有的贝叶斯学习方法表现更好，发现任务推断是其主要限制因素，这一限制有多个原因，与考虑的序列设置无关，为连续学习的进一步发展开辟了新的道路。
Mar, 2021
本文提出了一种正则化连续学习的新视角，将其定义为每个任务损失函数的二阶 Taylor 近似，得到了一个可实例化的统一框架，并研究了优化和泛化特性，理论和实验结果表明二阶 Hessian 矩阵的精确近似非常重要。
Jun, 2020
提出了一种新颖的连续元学习方法，使用贝叶斯图神经网络 (CML-BGNN) 将元学习数学公式化为一系列任务的连续学习，在图形上保留任务内部和任务之间的相关性，利用 Amortized inference networks 解决了图形初始化的拓扑不确定性，提高了 minImageNet 5-way 1-shot 分类任务的分类性能。
Nov, 2019