Aprendizaje continuo
Evitar el olvido catastrófico
Aprender la tarea B sin olvidar la A. El olvido catastrófico es el talón de Aquiles de las redes; EWC y el ensayo son dos antídotos.
Intuición
Entrena en A, luego en B: la precisión de A se derrumba. Eso es olvido catastrófico.
EWC penaliza mover pesos importantes para A. El ensayo (replay) remezcla ejemplos viejos.
El laboratorio muestra ambas curas en un clasificador 2D de dos tareas.
Mecanismo
EWC: mathcal{L}=mathcal{L}_B + rac{lambda}{2}sum_i F_i( heta_i- heta_i^*)^2 con la Fisher diagonal.
Replay: buffer de episodios de A mezclado con B.
Otras líneas: progressive nets, packnet, GWT.
Laboratorio
Olvido catastrófico y EWC
Entrena tarea A, luego B. Compara sin protección, con EWC y con replay; mira las dos precisiones.
Historia
- 1989
McCloskey y Cohen documentan el olvido catastrófico.
McCloskey & Cohen (1989)
- 2017
EWC (Kirkpatrick et al., DeepMind).
Kirkpatrick et al. (2017), PNAS
- 2017
iCaRL y replay para visión.
Rebuffi et al. (2017)
- 2022
Continual learning en LLMs y agentes.
encuestas recientes
Límites
Fisher diagonal es aproximación burda.
Replay tiene coste de memoria y privacidad.
Medir olvido en tareas abiertas es difícil.
¿Recordar es no sobrescribir?
El cerebro consolida en sueño y reusa circuitos.
¿Debe una red crecer, proteger o ensayar?