李宏毅学习笔记45.Life-long Learning

介绍

Life Long Learning (LLL)
终生学习
也叫：Continuous Learning, Never Ending Learning, Incremental Learning

最后那个是skynet…
公式输入请参考：在线Latex公式

Knowledge Retention but NOT Intransigence

Example – Image

可以看到任务1有噪音，但是两个任务都是数字识别

模型构架：3 layers, 50 neurons each
用任务1训练，用任务2进行test

用任务1训练后，作为任务2的初始参数：

把任务1和任务2的数据混合后训练：

明明可以两个任务都做得很好，为什么先训练任务1再训练任务2结果是任务1会烂掉？

Example – Question Answering

问答系统任务描述：Given a document, answer the question based on the document.
使用的是QRN模型

用的语料库是bAbi，它包含有20种题型，一般有两种玩法：
1、训练一个模型，读取所有题型数据进行训练；
2、训练20个模型，分别解决20种题型。
现在的想法是，训练一个模型，然后一个题型一个题型的任务依次训练。Train a QA model through the 20 tasks
下图是训练题型5的过程，训练完每个题型都让模型去回答题型5的问题，看准确率，可以看到只有训练完题型5其准确率突然暴涨为100%，然后学完别的则坏掉。

类似的：

是模型不够复杂吗？不是，下面是把所有数据都学完的结果：

这个称为：Catastrophic Forgetting灾难性遗忘。
虽然说Multi-task training can solve the problem!但是Multi-task有如下两个问题：

Multi-task training 的两个问题

学一个任务要1天，那么1000个任务？注意这里数据不是一次到位的，所以时间是1+2+3…
另外数据的存储也是问题。

• Multi-task training can be considered as the upper bound of LLL.
经典的解决方法：

Elastic Weight Consolidation (EWC)

基本思想：固定重要的参数，更改不重要的参数。
Basic Idea: Some parameters in the model are important to the previous tasks. Only change the unimportant parameters.
${\theta }^b$ is the model learned from the previous tasks.
Each parameter ${\theta }_i^b$ has a “guard” $b_i$.
其中下标i代表第i个参数。$b_i$代表参数的重要性。

If $b_i=0$, there is no constraint on ${\theta }_i$
If $b_i=\infty$, ${\theta }_i$ would always be equal to ${\theta }_i^b$
上式中的后面一项相当于正则项，不同于L2正则，它是针对每一个参数${\theta }_i$，限制${\theta }_i$不能远离${\theta }^b$。
下面两个任务，蓝色代表loss越小，白色是loss越大。
先训练任务1，从${\theta }^0$开始进行GD，更新到${\theta }^b$
然后接着训练任务2，从${\theta }^b$开始进行GD，更新到${\theta }^{\ast }$
经过对比就知道了，${\theta }^{\ast }$在任务1上并不是最优解。

改进：

假设上面两个参数都有一个“guard” $b_i$，我们用$\theta$的二次偏导来观察$b_i$应该取多大：

曲线平滑代表${\theta }_1$方向变化不大，即${\theta }_1$值变化对task 1的损失函数影响不大，也就是$b_1$可以小一点，不需要对${\theta }_1$的值进行限制。

曲线不平滑代表${\theta }_2$方向变化大，即${\theta }_2$值变化对task 1的损失函数影响大，也就是$b_2$可以大一点，需要对${\theta }_2$的值进行限制。
也就是说：$b_1$很小，$b_2$很大，即可以移动${\theta }_1$，尽量不要移动${\theta }_2$

其他的Elastic Weight Consolidation (EWC)

• Elastic Weight Consolidation (EWC)
• http://www.citeulike.org/group/15400/article/14311063
• Synaptic Intelligence (SI)
• https://arxiv.org/abs/1703.04200
• Memory Aware Synapses (MAS)：最新
• Special part: Do not need labelled data
• https://arxiv.org/abs/1711.09601

Generating Data

这个方法是解决不好存储数据的问题的角度出发的，我们每训练一个任务后就用建立一个Generator来生成对应任务的数据，如果多个任务就生成多个任务的数据。（有些数据实在太大，几百个G，这个做法还是有一定意义的，但是具体实作上怎么样还不好说，因为生成一些简单的数字图片还行，但是当前技术要生成高清影像比较困难，如果生成模糊的图片会导致训练结果烂掉）

Adding New Classes

在LLL中还会遇到任务差异较大，导致模型结构不一样，这个时候应该怎么办？例如一个任务是二分类，一个任务是10分类，那么如何用一个模型解决多个差异较大的不同任务？
• Learning without forgetting (LwF)
https://arxiv.org/abs/1606.09282

• iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning
https://arxiv.org/abs/1611.07725

Knowledge Transfer

如果为不同任务训练不同模型，有两个缺点：
➢Knowledge cannot transfer across different tasks
➢Eventually we cannot store all the models

那用Transfer learning是不是可以解决这个问题？

Life-Long v.s. Transfer

Transfer learning目标当然也是学完task 1后学习task 2要学得更棒，但是学会task 2后并不会一定保证task 1还没忘记。

LLL Evaluation

一个表格，其中：
$R_{i,j}$: after training task i, performance on task j
If > , After training task i, does task j be forgot
If < , Can we transfer the skill of task i to task j

常见评价指标有：
准确度，就是第一个任务到第T个任务的performance求平均，就是表格最下面一行的平均值

$$\text{Accuracy}=\frac{1}{T}\sum _{i=1}^T{R}_{T,i}$$
Backward Transfer衡量模型对过去任务的记忆程度，具体看下面蓝色部分，就是模型从task 1学完有一个performance $R_{1,1}$，然后学task 2，一直学到task T后有一个performance $R_{T,1}$，在这个学习过程中模型对于task 1是会遗忘一些东西的，这个时候用$R_{T,1}-R_{1,1}$来衡量忘记了多少，我们希望这个值越小越好，通常这个值是负的，如果是正的那就NB了（有可能是为正，正代表模型触类旁通，青出于蓝而胜于蓝）。同样算从task 2到task T遗忘了多少：$R_{T,2}-R_{2,2}$。
这里能不能像Resnet一样保存一些信息？

$$\text{Backward Transfer}=\frac{1}{T-1}\sum _{i=1}^T{R}_{T,i}-R_{i,i}$$
Forward Transfer用来衡量学了前面的task后学习下一个task的performance有多好。这个表中的第一个行代表用随机初始化来训练不同的task的performance。

$$\text{Forward Transfer}=\frac{1}{T-1}\sum _{i=2}^T{R}_{i-1,i}-R_{0,i}$$

Gradient Episodic Memory (GEM)

这个是一个更新GD的策略
该策略通过保存以前task的一部分数据用来计算之前task的梯度，如下图中的$g^1$和$g^2$，当然任务的的梯度方向为g，在更新梯度的时候要保证新梯度g’不会拖累之前的梯度，而且和当前任务的梯度g越接近越好。


该方法结果：

Model Expansion but Parameter Efficiency

当任务太多的时候，模型可能是由于参数太少，复杂度不够，导致无法拟合所有任务，因此我们希望模型能够在出现这样的情况的时候自动扩展。但我们希望这个扩展是有效率的扩展，而并不是乱扩展（不能和任务的增加数量成正比）。

Progressive Neural Networks

这个在transfer learning有讲，直接贴过来
有一个Task 1，先训练之，并把其参数固定：

然把Task 1的参数接入到Task 2中（Task 2 的隐藏层会copy Task 1的某个隐藏层的参数），这样的好处就是：
Task 1和Task 2是不同的任务，Task 2的参数是不会影响Task 1的参数的，所以Task 1不会变得比原始更差；
把Task 1的参数接入到Task 2的时候，Task 2可以对参数有选择的copy，例如完全不copy就相当于不接入Task 1的参数，自己训练自己的。

以此类推：

这个方法缺点是没有办法学习太多的任务，因为参数增加太快。

Expert Gate

新任务进来就判断新任务和现有任务的相似度，找一个最相似的任务并以其作为新任务的初始化。每增加一个任务也会增加一个模型：

Net2Net

为原来的网络增加神经元，且保证不改变原来的神经元识别结果。就是如下图所示把一个神经元分裂为两个神经元，注意看输出权重，由于输入不变输出的权重变成原来的1/2，所以结果不变。但是这样分裂后做BP二者算的结果也一样，因此在分裂后会加入一个小小的noise。

注意：Expand the network only when the training accuracy of the current task is not good enough.

Curriculum Learning : what is the proper learning order?

学习的任务会影响模型的遗忘的情况，以最前面的数字识别的例子

taskonomy= task + taxonomy
http://taskonomy.stanford.edu/#abstract