合成データ（Synthetic Data）を活用した継続学習における忘却防止策

合成データ（Synthetic Data）を活用した継続学習における忘却防止策とは

合成データ（Synthetic Data）を活用した継続学習における忘却防止策とは、機械学習モデルが新たなタスクやデータセットを学習する際に、以前に獲得した知識を失ってしまう「壊滅的忘却（Catastrophic Forgetting）」という課題を克服するための戦略の一つです。このアプローチでは、実データから生成された統計的特性を保持しつつ、プライバシー保護やデータ入手困難といった制約を回避できる合成データを利用します。具体的には、既存の知識を維持するための「リハーサルデータ」として合成データを生成・活用することで、モデルが新しい情報を取り込みながらも、過去の学習内容を効果的に保持することを目指します。これは、親トピックである「継続学習の課題」の中でも特に、モデルの汎用性と安定性を両立させる上で極めて重要な技術として位置づけられます。

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