非平稳数据流下的持续学习灾难性遗忘问题求解策略综述
Review of catastrophic forgetting problems solving strategies for continual learning under non-stationary data streams
1. 贵州大学 a. 机械工程学院; b. 省部共建公共大数据国家重点实验室, 贵阳 550025
2. 贵州民族大学 物理与机电工程学院, 贵阳 550025
摘要
持续学习作为一种在非平稳数据流中不断学习新任务并能保持旧任务性能的特殊机器学习范例，是视觉计算、自主机器人等领域的研究热点，但现阶段灾难性遗忘问题仍然是持续学习的一个巨大挑战。围绕持续学习灾难性遗忘问题展开综述研究，分析了灾难性遗忘问题缓解机理，并从模型参数、训练数据和网络架构三个层面探讨了灾难性遗忘问题求解策略，包括正则化策略、重放策略、动态架构策略和联合策略；根据现有文献凝练了灾难性遗忘方法的评估指标，并对比了不同灾难性遗忘问题的求解策略性能。最后对持续学习相关研究指出了未来的研究方向，以期为研究持续学习灾难性遗忘问题提供借鉴和参考。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018AAA0101800)
国家自然科学基金资助项目(62166005)
教育部重点实验室开放项目(黔教合KY字［2020］245
黔教合KY字［2020］248)
贵州省高层次留学人才项目(高层次人才择优资助项目202109号)
贵州省自然科学基金资助项目(黔科合基础-ZK［2022］一般130)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0495
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1292-1302
文章编号: 1001-3695(2023)05-002-1292-11
发布历史
[2022-12-30] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版
引用本文
袁坤, 张秀华, 溥江, 等. 非平稳数据流下的持续学习灾难性遗忘问题求解策略综述 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1292-1302. (Yuan Kun, Zhang Xiuhua, Pu Jiang, et al. Review of catastrophic forgetting problems solving strategies for continual learning under non-stationary data streams [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1292-1302. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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