Abstract-A katastrofal glömska problem gör djupa neurala nätverk glömma den tidigare inlärda informationen, när man lär sig data som samlats in i nya miljöer, såsom av olika sensorer eller i olika ljusförhållanden. I detta dokument presenteras en ny metod för att lindra det katastrofala problemet med glömska. Till skillnad från tidigare forskning använder vår metod inte någon information från källkodsdomänen. Förvånansvärt nog är vår metod mycket effektiv för att glömma mindre av informationen i källdomänen, och vi visar effektiviteten av vår metod med hjälp av flera experiment. Dessutom har vi observerat att problemet att glömma uppstår mellan mini-strider när man utför allmänna träningsprocesser med hjälp av stokastiska lutning nedstigningsmetoder, och detta problem är en av de faktorer som försämrar generalisering prestanda i nätverket. Vi försöker också lösa detta problem med den föreslagna metoden. Slutligen visar vi vår mindre glömska inlärningsmetod är också till hjälp för att förbättra prestandan hos djupa neurala nätverk när det gäller igenkänningsfrekvens.
REF presenterade en metod för att lära sig överföra domäner.
Less-forgetting Learning in Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}