Elastic Weight Consolidation (EWC) を用いたAIモデルの逐次学習最適化

Elastic Weight Consolidation (EWC) を用いたAIモデルの逐次学習最適化とは

Elastic Weight Consolidation (EWC) を用いたAIモデルの逐次学習最適化とは、ニューラルネットワークが新しいタスクを学習する際に、以前に学習したタスクの知識を忘却してしまう「壊滅的忘却（Catastrophic Forgetting）」を防ぐための継続学習手法の一つです。これは、親トピックである「継続学習の課題」の一つであるファインチューニングにおける知識保持の難しさを解決するアプローチとして考案されました。EWCは、過去のタスクで重要だったネットワークの重み（パラメータ）を特定し、新しい学習中にこれらの重みが大きく変化しないように正則化項を導入することで、知識の忘却を抑制します。これにより、AIモデルは複数のタスクを順次学習しながらも、それぞれのタスクで高い性能を維持することが可能になります。

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