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李宏毅——终身学习lifelong learning

李宏毅——终身学习lifelong learning

  • 导读
    • 要解决的问题
    • 如何解决
  • 遗忘问题
    • Elastic Weight Consolidation（EWC）
      • 基本思想
      • 理解
      • EWC的变形
    • 其他方法
      • 生成数据
      • 新增类
  • knowledge transfer
    • life-long vs transfer
  • 如何衡量life-long learning
    • GEM
  • Model Expansion
    • Progressive Neural Network
    • expert gate
    • Net2Net
  • curiculum learning

导读

人从小大大用同一个脑袋学习
但每个作业都训练同一个神经网络
李宏毅——终身学习lifelong learning_第1张图片
为什么不用同一个网络学习不同的任务呢？
终身学习的不同称呼
LLL（life long learning)
continuous learning
never ending learning
incremental learning
可以做不同的任务
李宏毅——终身学习lifelong learning_第2张图片

要解决的问题

1、学过的旧东西记下来，但要能学新的
李宏毅——终身学习lifelong learning_第3张图片
例子：手写数字辨识
在一个三层的网络中学习第一个有噪音的任务，在任务1学到的东西可以用在任务2上。任务1的正确率甚至没有任务2高，这个可以视为迁移学习。
让机器学任务2后，任务2的准确率更高，但是任务1的准确率下降
李宏毅——终身学习lifelong learning_第4张图片
是否是因为网络过于简单？不是的，因为同时学任务1和任务2，能够学的比较好
李宏毅——终身学习lifelong learning_第5张图片

例子：问答系统。

机器学习的训练资料是：文章、问题、答案
bAbi训练集有20种不同的题型
机器从第一个任务开始学习，学到第20个。
看机器对题型5的回答，只有刚学完题型5时正确率比较高。
对于其他题型也是这样的。
李宏毅——终身学习lifelong learning_第6张图片
如果同时学20个任务的话，正确率还行。
李宏毅——终身学习lifelong learning_第7张图片
证明网络有能力学完这些东西，但是没有做到。
这种现象叫做灾难遗忘。
李宏毅——终身学习lifelong learning_第8张图片

如何解决

1、多任务学习
很难实现，要保存所有的旧资料才行，学习可能很久（存储、计算问题）

遗忘问题

Elastic Weight Consolidation（EWC）

基本思想

有一些weight重要，但是有一些不重要；保护重要weight，只调不重要的额。
做法：对于每一个theta，有一个守卫参数b
修改loss，计算当前参数与之前的参数之间的距离。
李宏毅——终身学习lifelong learning_第9张图片
b用来表示保护theta的程度
可以将theta视为一种regularization
李宏毅——终身学习lifelong learning_第10张图片

理解

假设有两个任务，网络有两个参数theta，颜色越深，说明loss越小
学习任务1时，参数从theta0学到thetab，再学习任务2时，继续训练，学习到theta* ，此时任务2的loss变小，但是任务2的变大
李宏毅——终身学习lifelong learning_第11张图片
在EWC中，可以使用某种方法算重要性，比如算微分，theta1比较小，也就是说在theta1上，改变参数，对结果影响不大，b1可以设为比较小的值，但是theta2微分比较大，b2设置的比较大
李宏毅——终身学习lifelong learning_第12张图片
移动时，尽量不要动theta2
李宏毅——终身学习lifelong learning_第13张图片
当然求导不是唯一的方法，可以用其他的方法。
原始EWC的实验结果
分别训练A，B，C，横轴表示在不同任务上的表现，纵轴表示训练阶段
李宏毅——终身学习lifelong learning_第14张图片

EWC的变形

李宏毅——终身学习lifelong learning_第15张图片

其他方法

生成数据

生成数据，来缓解数据过多占用内存的问题
先让机器学task1，然后学task2，同时要训练generator，学会生成task1的数据，此时就可以把task1的data丢掉，用生成的数据和task2的放在一起训练。
李宏毅——终身学习lifelong learning_第16张图片
但是目前靠机器生成复杂数据，能不能做的起来尚待研究

新增类

如果训练任务需要不同的网络呢？比如类增量问题
李宏毅——终身学习lifelong learning_第17张图片

knowledge transfer

李宏毅——终身学习lifelong learning_第18张图片
不为每个任务训练模型，让不同模型之间互通有无，也可以节省模型开销空间
李宏毅——终身学习lifelong learning_第19张图片

life-long vs transfer

不同点：在transfer时，只在乎任务2，不在乎任务1点表现，但是life-long希望都表现好
李宏毅——终身学习lifelong learning_第20张图片

如何衡量life-long learning

通常用matrix，每个row代表学习的阶段，column表示在任务X上的表现。
Accuracy是最后一行的平均
多不会遗忘：backward Transfer，学到某个阶段时减去刚学过时的表现，求平均
（通常为负）
李宏毅——终身学习lifelong learning_第21张图片
forward Transfer：表示能transfer到没学的任务的表现
李宏毅——终身学习lifelong learning_第22张图片

GEM

gradient Episodic Memory
在新的任务算出gradient，再计算之前的Gradient的方向。算出现在移动的方向。这个方向不会伤害到原有的任务，而且和当前gradient的方向越近越好。
李宏毅——终身学习lifelong learning_第23张图片
这种需要存一些过去的数据。
它的表现：后续的学习不会影响之前的任务，甚至能有所改善
李宏毅——终身学习lifelong learning_第24张图片

Model Expansion

有可能真的学不下了，能不能扩张模型
李宏毅——终身学习lifelong learning_第25张图片
模型扩张的速度应该比任务来的速度慢。这个是个尚待研究的问题，没有太多研究。

Progressive Neural Network

一个网络做任务1，网络1的输出当作网络2的输入，网络1、2的输出都当作网络3的输入
实操上做不了太多任务
李宏毅——终身学习lifelong learning_第26张图片

expert gate

每个task训练一个网络，每个新任务进来，看和哪个旧任务最像，希望做到knoledege transfer。这里模型扩张的速度和新任务到来的速度一样，在任务较多的时候也是会有比较多的模型
李宏毅——终身学习lifelong learning_第27张图片

Net2Net

让网络长宽
直接加neuron的话，可能会加噪声，所以如何加神经元，但是不引入噪声很重要
做法：把神经元分裂，w仍然是c和d，但是分裂后变为f/2，但是问题是加入的神经元的gradient都一样，所以要加一个小小的noise
也不是每进来一个任务就加网络，而是看训练效果怎么样，决定是否expand
李宏毅——终身学习lifelong learning_第28张图片

curiculum learning

在未来可能会有的问题
这些任务的顺序怎么排序
例子中，先学任务1，再学任务2，效果不好
但是先学任务2，再学任务1时，一开始任务1效果不好，但是没有忘记
所以说明，是否发生遗忘，和任务排序有非常重要的关系。
李宏毅——终身学习lifelong learning_第29张图片
已有的研究
李宏毅——终身学习lifelong learning_第30张图片

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    http { limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m; limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;... server {... location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
  • java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 . bylijinnan java
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  • Netty学习笔记 bylijinnan javanetty
    本文是阅读以下两篇文章时： http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html 我的一些笔记 ===
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    //js获取项目根路径，如： http://localhost:8083/uimcardprj function getRootPath(){     //获取当前网址，如： http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp     var curWwwPath=window.document.locati
  • oracle 的性能优化 cuishikuan oracleSQL Server
       在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章，为了更加深层次的巩固[边写边记]，也为了可以随时查看，所以发表这篇文章。     1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。（这点本人曾经做过实例验证过，的确如此哦！
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  • 编程中的一些概念，KISS、DRY、MVC、OOP、REST dcj3sjt126com REST
    KISS、DRY、MVC、OOP、REST （1）KISS是指Keep It Simple,Stupid（摘自wikipedia），指设计时要坚持简约原则，避免不必要的复杂化。 （2）DRY是指Don't Repeat Yourself（摘自wikipedia），特指在程序设计以及计算中避免重复代码，因为这样会降低灵活性、简洁性，并且可能导致代码之间的矛盾。 （3）OOP 即Object-Orie
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    solrcloud 的部署其实有两种方式可选，那么我们在实践开发中应该怎样选择呢？ 第一种：当启动solr服务器时，内嵌的启动一个Zookeeper服务器，然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。  第二种：将Zookeeper服务器独立的配置一个集群，然后将solr交给Zookeeper进行管理   谈谈第一种：每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
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    转载自：http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html 多线程的同步机制对资源进行加锁，使得在同一个时间，只有一个线程可以进行操作，同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。 同步机制可以使用synchronized关键字实现。 当synchronized关键字修饰一个方法的时候，该方法叫做同步方法。 当s
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    在页面中如何获取cookie值呢? 如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以 参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040 如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢? 直接上代码了 页面:loginInput.html 代码: <!DOCTYPE html PUB
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    Firebug：不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench ChromeSnifferPlus：Chrome 探测器，可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
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