RWalk: 解决增量学习中的遗忘与不妥协问题

增量学习作为一种追求人类级智能的关键技术，旨在设计出能够在不断接收新任务的同时保持对旧任务知识的记忆能力。然而，这一领域的研究在问题定义、评估设置和度量标准上存在不一致性，导致了算法之间的比较困难。本文的主要焦点在于增量学习中的两个关键挑战：遗忘和不妥协。 遗忘是指在学习新任务时，模型可能会失去对先前任务的知识，导致性能急剧下降，即灾难性遗忘。为了解决这个问题，传统的策略通常关注如何通过记忆机制，如经验回放缓冲区或对抗性训练，来限制模型对新数据的过度适应，从而保护原有的知识。 另一方面，不妥协现象则指模型在学习新任务时，可能过于保守，无法有效地更新其知识结构以适应新信息，阻碍了学习效率。这与遗忘形成了一种矛盾，因为既要保留知识又要灵活学习是IL算法设计的双重挑战。 作者提出了一种名为RWalk的方法，它是EWC++的扩展，同时也借鉴了路径积分的理论基础，特别注重从KL散度的角度理解知识更新和保持。RWalk在MNIST和CIFAR-100数据集的实验中展现了出色的性能，在保持高准确性的同时，成功地平衡了遗忘和不妥协的问题。 为了更公正地评估IL算法，作者建议采用一种基于过去和当前任务表现的综合评估体系，这样可以更好地揭示算法在知识保存和更新之间的动态平衡。这种评估框架有助于推动增量学习领域的进一步发展，促进算法设计者对这两个核心问题有更深的理解和针对性的改进。 本文强调了在增量学习中定义知识、处理遗忘和不妥协的重要性，并通过引入新的评估指标和算法RWalk，为该领域的研究者提供了一个更为清晰和公正的研究基础。未来的研究将可能围绕这些核心问题进行深入探讨，以期开发出更加高效、适应性强的增量学习算法。