弾性ウェイトコンサリデーション

弾性重み保持（EWC）は、機械学習で使われる方法で、モデルが新しいタスクをやりながらも、学んだことを覚えておくのを助けるんだ。モデルが新しいことを学ぶと、時々前のタスクの重要な情報を忘れちゃうことがあるけど、EWCはそれを防ぐためにモデルの「記憶」の特定の部分を守るんだ。

この方法は、過去のタスクにとって重要なモデルのパラメータの重みや設定に特別な重要性を割り当てることで機能する。モデルが新しいことを学ぼうとするとき、EWCはこれらの重要な重みをあまり変えさせないようにするから、モデルは新しい課題に適応しつつ、以前に学んだことを失わないようにできるんだ。

EWCは特に、モデルが時間をかけてさまざまなタスクに対処する必要がある場合に便利で、毎回ゼロから始めるのではなく、過去の知識を活かせるようにしてくれるんだ。