首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

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首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

阎荟 2024-11-13 00:00:00 278
这份指南深入探讨了新兴领域的多模态连续学习(MMCL),这是机器学习中的一种前沿方法,旨在使模型能够持续从新数据流中学习,而不会忘记先前获得的知识。它解决了灾难性遗忘的关键挑战,并将连续学习的范围扩展到多模态数据,反映了现实世界环境的复杂性。内容突出讨论了MMCL的独特挑战,如模态不平衡和保持零样本能力,并对用于解决这些问题的各种方法进行了分类。它还指出了未来的研究方向,强调了改进模态交互策略和可信的MMCL模型的必要性。
这份指南深入探讨了新兴领域的多模态连续学习(MMCL),这是机器学习中的一种前沿方法,旨在使模型能够持续从新数据流中学习,而不会忘记先前获得的知识。它解决了灾难性遗忘的关键挑战,并将连续学习的范围扩展到多模态数据,反映了现实世界环境的复杂性。内容突出讨论了MMCL的独特挑战,如模态不平衡和保持零样本能力,并对用于解决这些问题的各种方法进行了分类。它还指出了未来的研究方向,强调了改进模态交互策略和可信的MMCL模型的必要性。这份综述是香港中文大学、清华大学和UIC的研究人员共同努力的成果,标志着对该领域的重要贡献,对那些对机器学习研究前沿感兴趣的人来说是必读的。- 连续学习(CL)旨在增强机器学习模型的能力,使其能够不断从新数据中学习,而无需进行所有旧数据的重新训练。 - 多模态连续学习(MMCL)是指能够从多模态数据中连续学习的AI系统。 - MMCL面临的挑战包括模态失衡、复杂模态交互、高计算成本和预训练零样本能力的退化。 - MMCL方法可以分为基于正则化、基于架构、基于重放和基于提示的方法。 - MMCL的数据集和基准主要是从非连续学习任务的数据集中改编而来。 - 未来的研究方向包括提高模态的数量与质量、改进模态交互策略、参数高效微调的方法、更好的预训练知识维护和可信赖的MMCL方法。

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