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학술대회자료
저자정보
안홍준 (성균관대학교) 문태섭 (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
1,059 - 1,064 (6page)

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In this paper, we introduce a novel approach for overcoming catastrophic forgetting. The algorithm presented in this paper can learn the uncertainty of hidden nodes in neural network and adaptively learn the regularization strength using the uncertainty. Furthermore, using adaptive L1-regularization, our algorithm can effectively hold the important information of previous tasks. Adding Gaussian noise to weights of neural network can capture the uncertainty of nodes and learn the variance of Gaussian distribution simultaneously. Our approach preserves the information of certain nodes, and gracefully forget about uncertain nodes. which can solve the catastrophic forgetting effectively. We show our approach significantly outperform the strong baseline in Permuted MNIST and Split MNIST dataset.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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