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Efficient
Architecture
Search for Continual Learning
Gao, Qiang ; Luo, Zhipeng ; Klabjan, Diego ; Zhang, Fengli
IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2023-11, Vol.34 (11), p.8555-8565
United States: IEEE
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Título:
Efficient
Architecture
Search for Continual Learning
Autor:
Gao, Qiang
;
Luo, Zhipeng
;
Klabjan, Diego
;
Zhang, Fengli
Assuntos:
Computer
architecture
;
Continual learning
;
Deep learning
;
deep neural network
;
Knowledge engineering
;
Network
architecture
;
neural
architecture
search (NAS)
;
Neural networks
;
Neurons
;
Task analysis
É parte de:
IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2023-11, Vol.34 (11), p.8555-8565
Notas:
ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
ObjectType-Feature-2
content type line 23
Descrição:
Continual learning with neural networks, which aims to learn a sequence of tasks, is an important learning framework in artificial intelligence (AI). However, it often confronts three challenges: 1) overcome the catastrophic forgetting problem; 2) adapt the current network to new tasks; and 3) control its model complexity. To reach these goals, we propose a novel approach named continual learning with efficient
architecture
search (CLEAS). CLEAS works closely with neural
architecture
search (NAS), which leverages reinforcement learning techniques to search for the best neural
architecture
that fits a new task. In particular, we design a neuron-level NAS controller that decides which old neurons from previous tasks should be reused (knowledge transfer) and which new neurons should be added (to learn new knowledge). Such a fine-grained controller allows finding a very concise
architecture
that can fit each new task well. Meanwhile, since we do not alter the weights of the reused neurons, we perfectly memorize the knowledge learned from the previous tasks. We evaluate CLEAS on numerous sequential classification tasks, and the results demonstrate that CLEAS outperforms other state-of-the-art alternative methods, achieving higher classification accuracy while using simpler neural architectures.
Editor:
United States: IEEE
Idioma:
Inglês
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