Katastrophales Vergessen beim maschinellen Lernen

Aktualisiert auf September 24, 2024 3 Minuten gelesen

Katastrophales Vergessen, auch bekannt als katastrophale Interferenz, ist ein Phänomen, das auftritt, wenn ein neuronales Netzwerk oder ein maschinelles Lernmodell nach dem Erlernen einer neuen Aufgabe „vergisst“ oder seine Leistung bei zuvor erlernten Aufgaben drastisch reduziert. Dies kann auftreten, wenn ein Modell für einen Stream von Aufgaben trainiert wird, anstatt es für alle Aufgaben gleichzeitig zu trainieren.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie katastrophales Vergessen auftreten kann. Eine Möglichkeit ist der Prozess der „Überanpassung“ 1, bei dem sich das Modell stark auf die Anpassung der Trainingsdaten konzentriert die neue Aufgabe, dass sie die Informationen aus den vorherigen Aufgaben vergisst. Ein anderer Weg ist der Prozess der „Interferenz“, bei dem die neue Aufgabe in irgendeiner Weise mit den vorherigen Aufgaben in Zusammenhang steht und das Lernen des Modells über die neue Aufgabe sein Wissen über die vorherigen Aufgaben „interferiert“. Eine häufige Art und Weise, wie katastrophales Vergessen auftritt, ist das Trainieren eines Modells mithilfe des Ansatzes „Online-Lernen“ 2, bei dem das Modell kontinuierlich mit neuen Beispielen aktualisiert wird wie sie hereinkommen, anstatt auf einmal anhand einer festen Reihe von Beispielen geschult zu werden. In diesem Szenario können dem Modell neue Beispiele präsentiert werden, die sich erheblich von den Beispielen unterscheiden, an denen es zuvor trainiert wurde, und dies kann dazu führen, dass es die vorherige Aufgabe „vergisst“ oder seine Leistung erheblich verschlechtert.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, katastrophales Vergessen zu mildern:

– Ein Ansatz besteht darin, Techniken wie „Weight Regularization“ 3 zu verwenden, die dabei helfen können, das Modell zu verhindern durch eine drastische Änderung seiner Gewichtswerte und den Verlust des Wissens, das es aus früheren Aufgaben gewonnen hat.

• „Elastic Weight Consolidation“ 4, bei dem den Gewichten des Netzwerks während des Trainings ein wenig Rauschen hinzugefügt wird, kann ebenfalls dazu beitragen, katastrophales Vergessen zu verhindern. Dieses Rauschen trägt dazu bei, die Gewichte zu „stabilisieren“, wodurch es weniger wahrscheinlich ist, dass das Modell sein Wissen über frühere Aufgaben vergisst.

• Ein anderer Ansatz ist die Verwendung von Methoden wie „Rehearsal“ 5, in dem dem Modell kontinuierlich Beispiele aus zuvor erlernten Aufgaben präsentiert werden, um ihm zu helfen, dieses Wissen zu behalten.

– Eine weitere beliebte Methode zur Bekämpfung des katastrophalen Vergessens ist die Verwendung von „Transfer Learning“ 6, bei dem ein Modell verwendet wird Eine auf eine Aufgabe geschulte Person wird auf eine verwandte Aufgabe verfeinert. Beispielsweise könnte ein Modell, das darauf trainiert wurde, Bilder von Hunden zu erkennen, so optimiert werden, dass es Bilder von Katzen erkennt. In diesem Fall hat das Modell bereits viele Funktionen gelernt, die für die Erkennung von Tierbildern im Allgemeinen nützlich sind, sodass es dieses Wissen nutzen kann, um schnell zu lernen, Bilder von Katzen zu erkennen.

• „Ensemble-Methoden“ 7, bei denen mehrere Modelle trainiert werden, um verschiedene Aufgaben zu lösen, und ihre Ergebnisse kombiniert werden, um eine endgültige Vorhersage zu treffen, sind ebenfalls hilfreich dabei Verhinderung katastrophalen Vergessens. Ein Ensemblemodell könnte beispielsweise aus einem Modell bestehen, das darauf trainiert ist, Bilder von Hunden zu erkennen, einem anderen Modell, das darauf trainiert ist, Bilder von Katzen zu erkennen, und so weiter. Wenn das Ensemble-Modell ein neues Beispiel erhält, kann es die Ausgabe jedes seiner konstituierenden Modelle nutzen, um eine fundiertere Vorhersage zu treffen.

Katastrophales Vergessen ist ein wichtiger Gesichtspunkt beim Training von Modellen für maschinelles Lernen, insbesondere wenn diese Modelle darauf trainiert werden, im Laufe der Zeit mehrere Aufgaben zu lernen. Durch den Einsatz von Techniken wie Gewichtsregulierung, elastische Gewichtskonsolidierung, Probe, Transferlernen und Ensemble-Methoden ist es möglich, die Auswirkungen des katastrophalen Vergessens abzumildern und die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern.

[1] Der überpassende Eisberg (2020)

[2] Online-Methoden im maschinellen Lernen – Theorie und Anwendungen (Konsultiert im Januar 2023)

[3] Regularisierungstechniken im Deep Learning (2019)

[4] Katastrophales Vergessen in neuronalen Netzen überwinden (2017)

[5] Katastrophales Vergessen, Probe und Pseudoprobe (1995)

[6] Eine Übersicht über Transferlernen (2016)

[7] Ensemble Learning – Wikipedia (Konsultiert im Januar 2023)