Renate：一个面向真实世界持续学习的库
机器学习
2023-04-25 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
持续学习(continual learning)支持对机器学习模型在非平稳数据流上进行增量训练。尽管学界对该主题兴趣浓厚，但很少有迹象表明最先进的持续学习算法在实际机器学习部署中得到使用。本文介绍 Renate，一个为 PyTorch 模型构建真实世界更新流水线的持续学习库。我们讨论了实践中使用持续学习算法的需求，并由此推导出 Renate 的设计原则。我们给出了库组件与接口的高层描述。最后，我们通过呈现实验结果展示该库的优势。Renate 可在 https://github.com/awslabs/renate 获取。
引用
@article{arxiv.2304.12067,
title = {Renate: A Library for Real-World Continual Learning},
author = {Martin Wistuba and Martin Ferianc and Lukas Balles and Cedric Archambeau and Giovanni Zappella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12067},
year = {2023}
}
备注
Paper accepted at the CLVision workshop at CVPR 2023