Компьютерлік көруде апатты ұмыту: үздіксіз оқытудың сын-тегеуірінлері

Кіріспе

Апатты ұмыту — қазіргі заманғы терең оқытудың ең маңызды мәселелерінің бірі болып табылады. Нейрондық желі жаңа тапсырмада оқығанда, ол бұрын үйренген тапсырмаларды орындау қабілетін күрт жоғалтуы мүмкін. Бұл мәселе компьютерлік көру саласында ерекше өзекті, мұнда жүйелер жаңа жағдайларға, объектілерге және қолдану сценарийлеріне үнемі бейімделуі керек.

Апатты ұмыту мәселесінің мәні

Пайда болу механизмі

Нейрондық желіні жаңа деректерде оқытқанда модель салмақтарының жаңартылуы жүреді. Егер жаңа тапсырма алдыңғыларынан айтарлықтай ерекшеленсе, градиенттік түсу салмақтарды түбегейлі өзгертіп, бұрын үйренген көріністерді “қайта жазып” жіберуі мүмкін.

Математикалық тұжырымдау

θ — модель параметрлері, ал L₁, L₂, …, Lₙ — дәйекті тапсырмалар үшін шығын функциялары болсын. Идеалды түрде төмендегіні минимизациялау керек:

L_жалпы = Σᵢ₌₁ⁿ λᵢ · Lᵢ(θ)

Алайда практикада тек ағымдағы тапсырмаға қол жетімді, бұл тек Lₙ(θ) оңтайландыруға әкеледі, алдыңғы тапсырмаларды елемейді.

Компьютерлік көрудегі көрінісі

1-мысал: Объектілерді жіктеу Модель алдымен жануарларды тану үшін оқытылады (мысықтар, иттер, құстар), содан кейін көліктерге (автомобильдер, ұшақтар, кемелер) қайта оқытылады. Екінші кезеңнен кейін жануарларды тану дәлдігі 95%-дан 20%-ға дейін құлдырауы мүмкін.

2-мысал: Объектілерді анықтау Қалалық көріністерде оқытылған YOLO жүйесі ауылдық пейзаждарда қосымша оқытудан кейін қалалық объектілерді (бағдаршамдар, жол белгілері) анықтау қабілетін жоғалтуы мүмкін.

3-мысал: Кескінді сегменттеу Өкпе рентген суреттерінде бастапқыда оқытылған медициналық модель, ми МРТ кескіндеріне бейімделгеннен кейін өкпені талдау қабілетін жоғалтуы мүмкін.

Мәселенің визуализациясы

Апатты ұмытуды көрсететін диаграмма:

Дәлдік (%)
    100 |
        |  ────Тапсырма A────
     90 |      \
        |       \
     80 |        \
        |         ────Тапсырма B────
     70 |             \
        |              \
     60 |               \
        |                ────Тапсырма C────
     50 |                    \
        |_____________________\____________> Оқыту уақыты
        0    T1    T2    T3    T4    T5

Түсіндірме:
- Тапсырма A: Бастапқы тапсырма (мысалы, жануарларды жіктеу)
- Тапсырма B: Екінші тапсырма (көлікті жіктеу)
- Тапсырма C: Үшінші тапсырма (өсімдіктерді жіктеу)
- T1-T5: Оқытудың уақыттық нүктелері

Диаграмма жаңа тапсырмаларды үйренген кезде алдыңғы тапсырмаларды орындау дәлдігі қалай күрт төмендейтінін көрсетеді.

Ұмыту дәрежесіне әсер ететін факторлар

1. Тапсырмалардың ұқсастығы

• Жоғары ұқсастық: аз ұмыту
• Төмен ұқсастық: күшті апатты ұмыту

2. Модель архитектурасы

• Терең желілер: ұмытуға көбірек бейім
• Кең желілер: алдыңғы білімді жақсы сақтайды

3. Оқыту жиынтығының өлшемі

• Үлкен жиынтықтар: салмақтарды күштірек “қайта жазады”
• Кіші жиынтықтар: жалпы көріністерге аз әсер етеді

4. Оқыту жылдамдығы

• Жоғары жылдамдық: жылдам ұмыту
• Төмен жылдамдық: баяу, бірақ сөзсіз ұмыту

Шешудің қазіргі тәсілдері

1. Тұрақтандыру әдістері

Серпімді салмақ бекіту (EWC) Маңызды салмақтардың өзгеруі үшін жаза қосады:

L_EWC = L_жаңа + λ Σᵢ Fᵢ(θᵢ - θᵢ*)²

мұндағы Fᵢ — салмақ маңыздылығы, θᵢ* — алдыңғы тапсырмалар үшін оңтайлы салмақтар.

Синапстық зият (SI) Оқыту кезінде параметрлердің маңыздылығын бақылап, ең маңызды салмақтарды қорғайды.

2. Архитектуралық шешімдер

Прогрессивті нейрондық желілер Әрбір жаңа тапсырма үшін жаңа нейрон бағандары қосылады, ескілерін мұздатылған күйде сақтайды.

PackNet Әрбір тапсырма үшін параметрлердің ішкі жиынтығын бөледі, жаңа тапсырмалар үшін “орын” босату үшін pruning қолданады.

3. Қайта ойнату әдістері

Тәжірибе қайтаруы Алдыңғы тапсырмалардан мысалдардың кіші жиынтығын сақтау және оларда мезгіл-мезгіл қайта оқыту.

Генеративті қайтару Алдыңғы тапсырмалардан синтетикалық мысалдар жасау үшін генеративті модельдерді қолдану.

4. Мета-оқыту

Модельге-тәуелсіз мета-оқыту (MAML) Модельді жаңа тапсырмаларға апатты ұмытусыз жылдам бейімделу үшін оқытады.

Әртүрлі архитектуралардағы мәселенің ерекшелігі

Конволюциялық нейрондық желілер (CNN)

• Ерте қабаттар: әмбебап белгілерді (жиектер, текстуралар) қамтиды, ұмытуға аз бейім
• Кейінгі қабаттар: тапсырмаларға тән, күштірек ұмытылады

Vision Transformers

• Назар механизмі: тиісті ақпаратты жақсы сақтай алады
• Көп параметр саны: әртүрлі тапсырмаларды сақтауға потенциалды көбірек орын

YOLO және басқа детекторлар

• Backbone: негізгі белгілердің ұмытылуына бейім
• Detection head: объект кластарының ерекшелігін сын-тегеурінді ұмытады

Апатты ұмытуды бағалау метрикалары

1. Кері берілім (BWT)

Алдыңғы тапсырмалардағы өнімділіктің төмендеуін өлшейді:

BWT = 1/(T-1) Σᵢ₌₁ᵀ⁻¹ (R_T,i - R_i,i)

2. Тура берілім (FWT)

Алдыңғы тапсырмалардың жаңаларға оң әсерін бағалайды:

FWT = 1/(T-1) Σᵢ₌₂ᵀ (R_i-1,i - R_0,i)

3. Орташа дәлдік

Барлық тапсырмаларды үйренгеннен кейін барлық бойынша орташа дәлдік:

ACC = 1/T Σᵢ₌₁ᵀ R_T,i

Практикалық ұсыныстар

Компьютерлік көру жүйелерінің әзірлеушілері үшін:

1. Архитектураны жоспарлау: әртүрлі тапсырма түрлері үшін бөлек компоненттер бөлу
2. Инкременталды деректер жиынтықтары: оқыту дәйектілігін ескеретін деректер жиынтықтарын жасау
3. Өнімділікті бақылау: барлық тапсырмалардағы жұмыс сапасын тұрақты тексеру
4. Гибридті тәсілдер: ұмытуға қарсы әртүрлі әдістерді біріктіру

Зерттеушілер үшін:

1. Бенчмарктар: әдістерді салыстыру үшін стандартталған жиынтықтарды қолдану
2. Теориялық талдау: апатты ұмытудың негізгі себептерін зерттеу
3. Биологиялық шабыт алатын тәсілдер: мидағы жад механизмдерін зерттеу

Өзекті зерттеулер мен трендтер

Даму бағыттары:

• Үздіксіз оқыту: үздіксіз оқытуға қабілетті жүйелер жасау
• Өмір бойына оқыту: ұмытпай ұзақ мерзімді білім жинақтау
• Мета-үздіксіз оқыту: жаңа тапсырмаларға бейімделу стратегияларын оқыту

Перспективалы шешімдер:

• Нейроморфты архитектуралар: ми жұмысын еліктейтін аппараттық шешімдер
• Capsule желілері: жақсы жалпылау қасиеттері бар альтернативті архитектура
• Назар негізіндегі жад: таңдамалы есте сақтау үшін назар механизмдерін қолдану

Талқылау тақырыптары

Апатты ұмыту мәселесі ғылыми және инженерлік қоғамдастықта талқылауға арналған көптеген сұрақтар туғызады:

Техникалық аспектілер:

1. Оңтайлы архитектура: Ұмытуды болдырмау үшін қандай архитектуралық шешімдер ең тиімді? Модульдік жүйелерді дамыту керек пе, әлде әмбебап тәсілдерді іздеу керек пе?
2. Ресурстар-өнімділік компромиссі: Ұмытуға қарсы әдістердің күрделілігі мен жад пен есептеулердің практикалық шектеулері арасында қалай тепе-теңдік табу керек?
3. Бағалау метрикалары: Үздіксіз оқыту жүйелерін толық бағалау үшін қолданыстағы метрикалар (BWT, FWT, ACC) жеткілікті ме? Қандай жаңа көрсеткіштер қажет?

Әдіснамалық сұрақтар:

4. Оқыту дәйектілігі: Тапсырмаларды үйрену тәртібі ұмыту дәрежесіне әсер ете ме? Интерференцияны минимизациялау үшін curriculum learning оңтайландыруға бола ма?
5. Жад буферінің өлшемі: Тиімді experience replay үшін деректердің қандай минималды көлемін сақтау керек? Ең репрезентативті мысалдарды қалай таңдау керек?
6. Тапсырма шекараларын анықтау: Нақты қолданбаларда тапсырмалар арасындағы шекаралар жиі анықталмаған. Жүйелер жаңа тапсырма қашан басталатынын автоматты түрде қалай анықтауы керек?

Практикалық қолданбалар:

7. Сын-тегеурінді маңызды жүйелер: Медицина, автопилот және қателік бағасы жоғары басқа салаларда үздіксіз оқыту әдістерін қолдануға бола ма?
8. Өнеркәсіптік енгізу: Коммерциялық өнімдерде continual learning кең қолдануға қандай кедергілер кедергі келтіреді?
9. Стандарттау: Үздіксіз оқыту жүйелерін бағалау үшін бірыңғай стандарттар мен протоколдар керек пе?

Этикалық және әлеуметтік сұрақтар:

10. Оқытуды бақылау: Жүйе белгілі бір ақпаратты “ұмытуы” керек деп кім шешуі керек? Бұл ұмыту құқығымен қалай байланысты?
11. Процестің мөлдірлігі: Жүйе жаңа деректерде оқығанда және бұның оның мінез-құлқына қалай әсер ететінін пайдаланушылар білуі керек пе?
12. Қателер үшін жауапкершілік: Жүйе сын-тегеурінді маңызды ақпаратты “ұмытса”, кім жауапкершілік көтереді?

Іргелі зерттеулер:

13. Биологиялық ұқсастықтар: Жасанды жүйелер ми жад механизмдерін қаншалықты дәл еліктеуі керек? Нейробиологиялық принциптерді қолдану шектері қайда өтеді?
14. Теориялық негіздер: Үздіксіз оқыту мүмкіндіктеріне іргелі теориялық шектеулер бар ма?
15. Болашақ парадигмалар: Принципті түрде жаңа машиналық оқыту тәсілдері (кванттық есептеулер, нейроморфты чиптер) апатты ұмыту мәселесін шеше ала ма?

Қорытынды

Апатты ұмыту компьютерлік көрудің шынайы интеллектуалды жүйелерін жасауға кедергі келтіретін негізгі мәселелердің бірі болып қала береді. Бұл құбылысқа қарсы әдістерді әзірлеуде айтарлықтай прогреске қарамастан, мәселенің толық шешімі әлі табылған жоқ.

Саланың болашақ дамуы әртүрлі тәсілдерді интеграциялаудан тәуелді болады: архитектуралық инновациялар, алгоритмдік жетілдірулер және оқыту мен жад табиғатының іргелі зерттеулері. Тек кешенді тәсіл ғана бұрын алған білімді жоғалтпай шынайы үздіксіз оқытуға қабілетті жүйелер жасауға мүмкіндік береді.

Апатты ұмыту мәселесін шешу биологиялық жүйелердегідей өмірлік цикл бойында дамып, жетілуге қабілетті шынайы адаптивті және интеллектуалды жүйелер жасау жолын ашады.

Әдебиеттер тізімі

Іргелі жұмыстар:

1. McCloskey, M., & Cohen, N. J. (1989). Catastrophic interference in connectionist networks: The sequential learning problem. Psychology of Learning and Motivation, 24, 109-165. ✓
2. French, R. M. (1999). Catastrophic forgetting in connectionist networks. Trends in Cognitive Sciences, 3(4), 128-135. ✓
3. Goodfellow, I. J., et al. (2013). An empirical investigation of catastrophic forgetting in gradient-based neural networks. arXiv preprint arXiv:1312.6211. ✓

Тұрақтандыру әдістері:

4. Kirkpatrick, J., et al. (2017). Overcoming catastrophic forgetting in neural networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(13), 3521-3526. [EWC] ✓
5. Zenke, F., Poole, B., & Ganguli, S. (2017). Continual learning through synaptic intelligence. International Conference on Machine Learning, 3987-3995. [SI]
6. Aljundi, R., et al. (2018). Memory aware synapses: Learning what (not) to forget. European Conference on Computer Vision, 139-154.

Архитектуралық тәсілдер:

7. Rusu, A. A., et al. (2016). Progressive neural networks. arXiv preprint arXiv:1606.04671.
8. Mallya, A., & Lazebnik, S. (2018). PackNet: Adding multiple tasks to a single network by iterative pruning. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 7765-7773.
9. Serra, J., et al. (2018). Overcoming catastrophic forgetting with hard attention to the task. International Conference on Machine Learning, 4548-4557.

Қайта ойнату әдістері:

10. Lopez-Paz, D., & Ranzato, M. (2017). Gradient episodic memory for continual learning. Advances in Neural Information Processing Systems, 6467-6476.
11. Shin, H., et al. (2017). Continual learning with deep generative replay. Advances in Neural Information Processing Systems, 2990-2999.
12. Chaudhry, A., et al. (2019). Efficient lifelong learning with A-GEM. International Conference on Learning Representations.

Мета-оқыту:

13. Finn, C., Abbeel, P., & Levine, S. (2017). Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks. International Conference on Machine Learning, 1126-1135.
14. Javed, K., & White, M. (2019). Meta-learning representations for continual learning. Advances in Neural Information Processing Systems, 1820-1830.

Компьютерлік көру және үздіксіз оқыту:

15. Li, Z., & Hoiem, D. (2017). Learning without forgetting. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 40(12), 2935-2947.
16. Castro, F. M., et al. (2018). End-to-end incremental learning. European Conference on Computer Vision, 233-248.
17. Rebuffi, S. A., et al. (2017). iCaRL: Incremental classifier and representation learning. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2001-2010.

YOLO және объектілерді анықтау:

18. Redmon, J., et al. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 779-788. ✓
19. Jocher, G., et al. (2020). YOLOv5 by Ultralytics. GitHub repository. https://github.com/ultralytics/yolov5 ✓
20. Jocher, G., Chaurasia, A., & Qiu, J. (2023). YOLO by Ultralytics (YOLOv8). Version 8.0.0. https://github.com/ultralytics/ultralytics ✓

Жақын мерзімдегі зерттеулер:

21. Delange, M., et al. (2021). A continual learning survey: Defying forgetting in classification tasks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 44(7), 3366-3385.
22. Masana, M., et al. (2022). Class-incremental learning: Survey and performance evaluation on image classification. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(5), 5513-5533.
23. Wang, L., et al. (2023). A comprehensive survey of continual learning: Theory, method and application. arXiv preprint arXiv:2302.00487.

Бенчмарктер мен деректер жиынтықтары:

24. Lomonaco, V., & Maltoni, D. (2017). CORe50: a new dataset and benchmark for continuous object recognition. Conference on Robot Learning, 17-26.
25. Kemker, R., et al. (2018). Measuring catastrophic forgetting in neural networks. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1), 3390-3398.

Теориялық негіздер:

26. Prabhu, A., et al. (2020). GDumb: A simple approach that questions our progress in continual learning. European Conference on Computer Vision, 524-540.
27. Ramasesh, V., et al. (2021). Anatomy of catastrophic forgetting: Hidden representations and task semantics. International Conference on Learning Representations.

Практикалық қолданбалар:

28. Hou, S., et al. (2019). Learning a unified classifier incrementally via rebalancing. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 831-839.
29. Wu, Y., et al. (2019). Large scale incremental learning. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 374-382.
30. Belouadah, E., & Popescu, A. (2019). IL2M: Class incremental learning with dual memory. IEEE International Conference on Computer Vision, 583-592.

Дисклаймер

Автор және ақпарат көздері туралы: Бұл мақала компьютерлік көрудегі апатты ұмыту мәселесі бойынша ғылыми әдебиетті талдау және салада зерттеулердің ағымдағы жағдайы негізінде жазылған авторлық шолу болып табылады. Барлық ұсынылған материалдар тек ақпараттық-білім беру сипатында.

Ақпараттың өзектілігі: Машиналық оқыту және компьютерлік көру саласы өте жылдам дамып жатыр. Мақалада сипатталған кейбір әдістер мен тәсілдер оқу кезінде ескіріп қалуы немесе айтарлықтай жақсартылуы мүмкін. Жетекші конференциялар мен журналдардағы соңғы жариялымдарды қосымша зерттеу ұсынылады.

Практикалық мақсаттарда қолдану: Автор сипатталған әдістерді практикада қолдану нәтижелері үшін жауапкершілік көтермейді. Кез келген шешімді өндірістік жүйелерде енгізер алдында мұқият тестілеу және валидация жүргізу қажет.

Көздерге құқықтар: Әдебиеттер тізімінде аталған барлық жұмыстар олардың авторларына тиесілі. Көздерге сілтемелер тақырыпты одан әрі зерттеу үшін тек академиялық мақсаттарда келтірілген.

Кері байланыс: Автор ұсынылған материалдың сапасы мен дәлдігін жақсартуы мүмкін сындарға, толықтырулар мен түзетулерге қуанышпен қарайды.