Mar, 2021
后验元重放在连续学习中的应用
Posterior Meta-Replay for Continual Learning
Christian Henning, Maria R. Cervera, Francesco D'Angelo, Johannes von Oswald, Regina Traber...
TL;DR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。