信息工程学院宁纪锋教授课题组在人工智能连续学习领域取得新进展

宁纪锋教授课题组在人工智能连续学习领域取得新进展，研究成果“Multi-criteria Selection of Rehearsal Samples for Continual Learning”在国际模式识别领域权威期刊《Pattern Recognition》上发表。论文第一单位为西北农林科技大学信息工程学院，硕士研究生庄晨为论文第一作者，宁纪锋教授为论文通讯作者。

在连续学习(continual learning)过程中，保留每个任务的小部分子集并进行回放是防止灾难性遗忘的一种直接有效方法。然而，由于数据的复杂性和存储空间的限制，设计采样合适的子集方法是一个挑战性的问题。针对这个问题，论文提出了一种多标准选择方法来稳定和增强基于回放的连续学习算法的性能。通过衡量每个样本的代表性、多样性以及判别性，所选择的样本子集的综合表征能力能够得到最大体现。实验表明，单一标准很可能在特定任务中失效，而所提出的多标准选择策略能够使这种风险降到最低，并在整个连续学习过程中具有稳定性。

研究工作得到了国家自然科学基金的资助。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320322003880