Забывание: Повсюду и всегда

от

Автор: Денис Аветисян

Новый взгляд на забывание в машинном обучении как на фундаментальное явление, определяющее динамику обучения и эффективность моделей.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Забывание происходит во всех сценариях глубокого обучения, проявляясь в динамике, зависящей от задачи и этапа обучения, как демонстрируют эксперименты с регрессией, классификацией и генеративным моделированием, а также резкий скачок забывания при переходе между задачами в условиях последовательного обучения.
Забывание происходит во всех сценариях глубокого обучения, проявляясь в динамике, зависящей от задачи и этапа обучения, как демонстрируют эксперименты с регрессией, классификацией и генеративным моделированием, а также резкий скачок забывания при переходе между задачами в условиях последовательного обучения.

В данной работе предлагается новый подход к пониманию забывания, определяемого как нарушение предсказательной согласованности, и демонстрируется его распространенность в различных парадигмах обучения.

Несмотря на значительный прогресс в машинном обучении, алгоритмы часто сталкиваются с проблемой забывания ранее полученных знаний при адаптации к новым данным. В работе ‘Forgetting is Everywhere’ предложена новая теоретическая база для понимания этого явления, определяющая забывание как потерю предсказательной согласованности в распределении вероятностей будущих событий. Показано, что данное явление универсально и проявляется в задачах классификации, регрессии, генеративного моделирования и обучения с подкреплением, оказывая существенное влияние на эффективность обучения. Можно ли, опираясь на предложенную теорию, разработать алгоритмы, способные эффективно сохранять информацию и обеспечивать стабильность обучения в условиях меняющихся данных?

Катастрофическое Забывание: Фундаментальная Проблема Обучения

Фундаментальным ограничением многих систем обучения является “катастрофическое забывание” – тенденция терять ранее приобретенные знания при изучении новых задач. Данное явление особенно остро проявляется в нестационарных средах, где базовое распределение данных меняется со временем. Как контролируемое обучение, так и обучение с подкреплением подвержены забыванию, однако способность к обратному переносу знаний указывает на то, что забывание не неизбежно.

Анализ эффективности обучения и забывчивости различных алгоритмов показывает, что оптимальная эффективность достигается при умеренной забывчивости, при этом увеличение параметра момента в стохастическом градиентном спуске повышает забывчивость, а максимальная эффективность достигается при значении момента 0.9, в то время как для 20 параметров наблюдается максимальная эффективность, что указывает на фундаментальный компромисс между адаптивностью и стабильностью.
Анализ эффективности обучения и забывчивости различных алгоритмов показывает, что оптимальная эффективность достигается при умеренной забывчивости, при этом увеличение параметра момента в стохастическом градиентном спуске повышает забывчивость, а максимальная эффективность достигается при значении момента 0.9, в то время как для 20 параметров наблюдается максимальная эффективность, что указывает на фундаментальный компромисс между адаптивностью и стабильностью.

Эмпирические результаты демонстрируют ненулевую склонность к забыванию в различных сценариях глубокого обучения. Истинная эффективность системы определяется не полным устранением забывания, а умением находить баланс между способностью к обучению и сохранением опыта.

Внутреннее Состояние и Согласованность Будущих Состояний

Модель «Состояние обучающегося» охватывает знания и убеждения, определяющие прогнозы относительно будущих наблюдений – «Индуцированные Будущие». Способность к обучению напрямую связана с формированием и поддержанием внутренней модели мира, позволяющей предвидеть последствия действий и адаптироваться к новым условиям.

Ключевым принципом предотвращения забывания является поддержание «Согласованности» – возможности восстановления индуцированных будущих состояний на основе прошлых. Нарушение этого условия указывает на потерю информации, поскольку обучающийся лишается доступа к ранее приобретенным знаниям.

Исследование самосогласованных обучающихся показывает, что при использовании полного байесовского апостериорного распределения, учитывающего все наблюдения и удовлетворяющего условию согласованности, не происходит забывания, в то время как ограниченные обучающиеся, такие как гауссовский вариационный апостериор с диагональной ковариацией и точечная оценка, обновляемая методом градиентного спуска, нарушают самосогласованность и теряют ранее приобретенные способности из-за изменения будущих состояний.
Исследование самосогласованных обучающихся показывает, что при использовании полного байесовского апостериорного распределения, учитывающего все наблюдения и удовлетворяющего условию согласованности, не происходит забывания, в то время как ограниченные обучающиеся, такие как гауссовский вариационный апостериор с диагональной ковариацией и точечная оценка, обновляемая методом градиентного спуска, нарушают самосогласованность и теряют ранее приобретенные способности из-за изменения будущих состояний.

Прогностический Байесовский Подход формализует данную концепцию, рассматривая обучение как процесс точного предсказания будущих наблюдений. Этот подход позволяет количественно оценить степень согласованности между прошлыми и будущими состояниями, выявляя источники забывания и разрабатывая стратегии его предотвращения.

Измерение и Моделирование Склонности к Забыванию

Для количественной оценки расхождения между текущими и ранее индуцированными будущими состояниями вводится показатель «склонность к забыванию». Данная метрика позволяет определить степень утраты ранее приобретенных знаний в процессе обучения.

Вычисление данного показателя основывается на сравнении вероятностных распределений, используя такие метрики, как KL-дивергенция и максимальное среднее расхождение. Минимизация склонности к забыванию способствует сохранению ранее полученных знаний при адаптации к новой информации.

Влияние количества скрытых параметров в нейронной сети с одним скрытым слоем на динамику забывания показывает, что забывчивость увеличивается с увеличением количества параметров до тех пор, пока их количество не приблизится или не превысит эффективный размер задачи, после чего забывчивость снижается, что оказывает существенное влияние на эффективность обучения, как показано на рисунке 4.
Влияние количества скрытых параметров в нейронной сети с одним скрытым слоем на динамику забывания показывает, что забывчивость увеличивается с увеличением количества параметров до тех пор, пока их количество не приблизится или не превысит эффективный размер задачи, после чего забывчивость снижается, что оказывает существенное влияние на эффективность обучения, как показано на рисунке 4.

Предложенный подход обеспечивает балансировку между пластичностью и стабильностью – ключевыми характеристиками надежных систем непрерывного обучения. Результаты демонстрируют связь между эффективностью обучения и склонностью к забыванию, выявляя форму «локтя», где оптимальная эффективность достигается при ненулевом уровне забывания.

Последствия для Непрерывного и Обучения с Подкреплением

Предложенная схема обеспечивает унифицированный взгляд на забывание в задачах непрерывного обучения и обучения с подкреплением, решая критически важную проблему в области искусственного интеллекта. Акцент делается на минимизации склонности к забыванию, что позволяет разрабатывать агентов, способных к непрерывному обучению и адаптации без катастрофической интерференции.

Алгоритмы, такие как DQN, могут получить выгоду от интеграции данного принципа для улучшения долгосрочной производительности в нестационарных средах. Склонность к забыванию остается ненулевой в различных условиях, подчеркивая присущий компромисс между пластичностью и стабильностью в обучающихся системах.

Анализ TD-ошибки и оценки Q-значений для DQN-обучающегося в среде cartpole показывает, что в отличие от нейронных сетей, обученных с помощью контролируемого обучения, которые демонстрируют плавную и самостабилизирующуюся динамику забывания, нейронные сети, обученные с помощью обучения с подкреплением, демонстрируют устойчивые, хаотические колебания, обусловленные нестационарностью среды, что приводит к нестабильному обучению и снижению эффективности.
Анализ TD-ошибки и оценки Q-значений для DQN-обучающегося в среде cartpole показывает, что в отличие от нейронных сетей, обученных с помощью контролируемого обучения, которые демонстрируют плавную и самостабилизирующуюся динамику забывания, нейронные сети, обученные с помощью обучения с подкреплением, демонстрируют устойчивые, хаотические колебания, обусловленные нестационарностью среды, что приводит к нестабильному обучению и снижению эффективности.

Этот подход не только повышает эффективность обучения, но и открывает возможности для разработки более обобщенных и устойчивых систем искусственного интеллекта. Как и в градостроительстве, где инфраструктура должна развиваться без необходимости перестраивать весь квартал, так и в нейронных сетях, гармоничное развитие способности к обучению и сохранению знаний обеспечивает долговечность и эффективность системы.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает повсеместность забывания в машинном обучении, определяя его как нарушение предсказательной согласованности. Это созвучно идеям Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Подобно тому, как преждевременная оптимизация может привести к ошибкам, стремление к эффективности без учета стабильности предсказаний ведет к нарушению предсказательной согласованности и, следовательно, к забыванию. Работа демонстрирует, что забывание — это не просто недостаток, а неотъемлемая часть динамики обучения в условиях нестационарности, что требует от исследователей и инженеров поиска баланса между эффективностью и надежностью предсказаний. Понимание этой взаимосвязи критически важно для создания более устойчивых и адаптивных систем машинного обучения.

Что впереди?

Предложенная работа ставит под сомнение устоявшиеся представления о забывании как о нежелательном побочном эффекте обучения. Вместо этого, акцентируется внимание на забывании как на неизбежном следствии поддержания предсказательной согласованности в условиях непостоянства. Однако, возникает вопрос: что именно оптимизируется в конечном итоге? Эффективность вычислений или робастность предсказаний перед лицом изменяющейся реальности? Простота этой концепции не должна вводить в заблуждение – рассмотрение забывания как нарушения согласованности открывает путь к более глубокому пониманию динамики обучения, но и требует более четкого определения границ между необходимым и случайным.

В дальнейшем, исследования должны быть направлены на разработку метрик, позволяющих количественно оценить степень предсказательной согласованности и, следовательно, величину “забывания”. Особенно актуальным представляется изучение взаимосвязи между забыванием и обобщающей способностью моделей, особенно в задачах, где данные подвержены постоянным изменениям. Необходимо исследовать, существует ли оптимальный баланс между скоростью обучения и сохранением согласованности, и как этот баланс может быть достигнут в различных парадигмах машинного обучения.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы полностью устранить забывание – это, вероятно, недостижимо и даже нежелательно – а в том, чтобы научиться управлять им, используя его как инструмент для повышения эффективности и стабильности обучения. Рассмотрение системы обучения как живого организма требует целостного подхода, где каждая часть влияет на целое, и где забывание – это не ошибка, а необходимый элемент адаптации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04666.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 17:29