知識蒸留（Knowledge Distillation）による継続学習時のモデル精度劣化抑制

知識蒸留（Knowledge Distillation）による継続学習時のモデル精度劣化抑制とは

知識蒸留（Knowledge Distillation）による継続学習時のモデル精度劣化抑制とは、AIモデルが新しいタスクを学習する際に、以前学習したタスクの性能が著しく低下する「破滅的忘却」と呼ばれる課題を、知識蒸留の手法を用いて解決するアプローチです。継続学習は、現実世界の変化に対応し、常に最新の知識を取り込むために不可欠な技術ですが、その実現には破滅的忘却の克服が大きな障壁となります。本手法では、新しいタスクの学習時に、過去の知識を持つ「教師モデル」の出力を「ソフトターゲット」として利用し、現在学習中の「生徒モデル」が旧タスクの知識を保持しつつ、新タスクも効率的に学習できるように導きます。これにより、継続学習の主要な課題であるモデルの精度劣化を効果的に抑制し、過去の経験を忘れずに進化し続けるAIモデルの実現を目指します。

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