一文带你详尽 Lifelong Learning — 终生学习

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1、什么是lifelong learning

Lifelong learning终生学习，又名continuous learning，increment learning，never ending learning。通常机器学习中，单个模型只解决单个或少数几个任务。对于新的任务，我们一般重新训练新的模型。而LifeLong learning，则先在task1上使用一个模型，然后在task2上仍然使用这个模型，一直到task n。Lifelong learning探讨的问题是，一个模型能否在很多个task上表现都很好。如此下去，模型能力就会越来越强。这和人类不停学习新的知识，从而掌握很多不同知识，是异曲同工的。

LifeLong learning需要解决三个问题

• Knowledge Retention 知识记忆。我们不希望学完task1的模型，在学习task2后，在task1上表现糟糕。也就是希望模型有一定的记忆能力，能够在学习新知识时，不要忘记老知识。但同时模型不能因为记忆老知识，而拒绝学习新知识。总之在新老task上都要表现比较好。

• Knowledge Transfer 知识迁移。我们希望学完task1的模型，能够触类旁通，即使不学习task2的情况下，也能够在task2上表现不错。也就是模型要有一定的迁移能力。这个和transfer learning有些类似。

• Model Expansion 模型扩张。一般来说，由于需要学习越来越多的任务，模型参数需要一定的扩张。但我们希望模型参数扩张是有效率的，而不是来一个任务就扩张很多参数。这会导致计算和存储问题。

2、Knowledge Retention 知识记忆

出现知识遗忘其实很容易理解。试想一下，训练完task1后，我们得到了一个模型。再利用这个模型在task2上进行训练时，会对模型参数进行一定调整。如果参数调整方向和task1的gradient方向相反，则会导致模型在task1上表现变差。那怎么让task1的知识能够得到保留呢？显然我们需要对模型参数更新做一些限制，让它不要偏离task1太远。

2.1 EWC

EWC（Elastic Weight Consolidation）就是用来解决这个问题的。它在Loss函数上加入了一个正则，使得模型参数更新必须满足一定条件，如下

• L(θ)为原始的loss function，后面一项为正则项。

• bi为参数更新权重，表示参数θi有多重要，能不能变化太多

• θi为需要更新的参数，θib为该参数在之前任务上学到的数值。

bi为参数更新权重，表示参数θi能不能变化太多，试想一下

• 如果bi很大，则表明θi不能和θib差距过大，也就是尽量不要动θi

• 如果bi很小，则表明θi的变化，不会对最终loss带来很大的影响。

有了正则项和bi后，我们就能指导模型合理的更新参数，从而避免忘记之前的task。那问题来了，bi怎么得到呢？EWC给出了它的解决方案。它利用二阶导数来确定bi。如果二阶导数比较小，位于一个平坦的盆地中，则表明参数变化对task影响小，此时bi小。如果二阶导数比较大，位于一个狭小的山谷中，则表明参数变化对task影响大，此时bi大。

利用EWC后的效果如下图所示。蓝色越深代表模型效果越好。假如模型有两个参数θ1和θ2，在task1上训练后，参数更新为θb。在task2上更新参数时，有很多个不同的参数组合，都可以在task2上表现很好（蓝色区域）。如果我们沿斜上方更新参数，虽然task2效果好，但在task1上效果却很差，也就是出现了遗忘问题。如果我们沿水平方向更新参数，也就是θ1的方向，则task1上模型效果依然OK。这表明，通过EWC是可以做到让模型记住以前学到的知识的。

2.2 生成样本

还有一种思路，在学习task2时，我们可以利用生成模型，生成task1的样本。然后利用task1和task2的样本，进行多任务学习，使得模型在两个task上均表现很好。这里的难点在于，生成样本，特别是复杂的样本，目前难度是很大的。可以作为一个idea参考，但个人认为可行性不高。

3、Knowledge Transfer 知识迁移

终生学习也对模型提出了另一个要求，那就是迁移能力。通过学习task1、task2等多个task，在不学习task n的情况下，模型是否能举一反三，表现仍然不错呢。

终生学习和迁移学习有一些类似的地方。区别在于迁移学习只关注迁移后模型在target task上要表现好，至于source task则不关心。而终生学习则需要模型在两个task上都表现好，不能出现遗忘。可以将终生学习理解为更严格的迁移学习。

4、Model Expansion 模型扩张

一般来说，由于需要学习越来越多的任务，模型参数需要一定的扩张。但我们希望模型参数扩张是有效率的，而不是来一个任务就扩张很多参数。这会导致计算和存储问题。所以怎么对模型参数进行有效率的扩张，就显得十分关键了。

一种方法是progressive neural network。它将task1每层输出的feature，作为task2对应层的输入，从而让模型在学习后面task的时候，能够记住之前task的一些信息。如下图

另一种方法是Net2Net。它对网络进行加宽。如下图所示，由神经元h2分裂得到一个神经元h3。初始时和h2一样，h2和h3权重均为之前h2权重的一半。为了防止h2和h3训练过程中始终保持一致，故在h3上添加一些小噪声，使二者能够独立更新。

5、评价方法

终生学习模型的评价，也很重要。如下图我们构建一个table。横轴表示学习完某个task后，在其他task上的表现。纵轴表示某个task，在其他task学习完后的表现。综合下来

• 当i>j时，表示学习完task i后，task j有没有被忘记。代表模型记忆能力

• 当i<j时，表示学习完task i后，模型在还没有学习的任务task j，上的表现。代表模型迁移能力。

评估主要包括三个指标

• ACC

• 记忆能力

• 迁移能力

5.1 ACC

模型准确率ACC为，学习完最后一个任务task T后，模型在task1、task2、task T-1上的平均准确率。

5.2 记忆能力

记忆能力衡量了模型学习完最后一个任务task T后，在之前task上的表现。一般来说，模型会忘记之前task，所以这个指标一般为负数

5.3 迁移能力

迁移能力衡量了模型在学习完一个任务后，在未学习的task上的表现。一般和随机初始化的模型进行对比。

— 完 —