Multi-Stage Knowledge Integration of Vision-Language Models for Continual Learning

📄 arXiv: 2411.06764v1 📥 PDF

作者: Hongsheng Zhang, Zhong Ji, Jingren Liu, Yanwei Pang, Jungong Han

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-11-11

💡 一句话要点

提出多阶段知识集成网络MulKI，解决视觉-语言模型持续学习中的灾难性遗忘问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 持续学习 视觉-语言模型 知识蒸馏 知识集成 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有基于蒸馏的持续学习方法采用单教师范式，无法传递全面的知识，且依赖额外数据，增加计算和存储开销。
  2. MulKI借鉴知识集成理论，通过多阶段知识集成，模拟人类学习过程，实现跨模态知识对齐和新旧知识融合。
  3. 实验结果表明，MulKI在保持零样本能力的同时，显著提高了持续学习性能，验证了其在适应不断演变的数据分布方面的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多阶段知识集成网络(MulKI)，用于解决视觉-语言模型(VLMs)在持续学习中面临的灾难性遗忘和泛化遗忘问题。VLMs虽然在大型图像-文本数据集上预训练后能够进行零样本预测，但在特定未见任务上表现不佳。持续学习可以帮助VLMs适应新的数据分布，但现有基于蒸馏的方法存在局限性，如单教师范式无法传递全面知识，以及过度依赖额外数据进行蒸馏，增加了计算和存储开销。MulKI借鉴知识集成理论(KIT)，通过模拟人类学习过程，分四个阶段进行知识集成：激发想法、添加新想法、区分想法和建立联系。该方法利用原型对齐跨模态知识，构建细粒度的模态内和模态间关系，自适应地区分和重新加权来自两个教师模型的知识，并在任务内和任务间建立联系，集成先前和新的知识。实验结果表明，该方法在保持零样本能力的同时，显著提高了持续学习性能。

🔬 方法详解

问题定义：视觉-语言模型(VLMs)在持续学习中面临灾难性遗忘和泛化遗忘问题。现有基于蒸馏的方法，如采用单教师范式，无法传递全面的知识，导致学生模型学习不充分。此外，现有方法依赖额外的训练数据进行知识蒸馏，增加了计算和存储开销，限制了其在资源受限场景下的应用。

核心思路：本文的核心思路是借鉴知识集成理论(KIT)，模拟人类学习过程，将知识集成过程分解为多个阶段，逐步完成知识的提取、整合和应用。通过多教师模型和跨模态知识对齐，更全面地传递知识，并减少对额外数据的依赖。这种方法旨在克服单教师蒸馏的局限性，并提高模型在持续学习中的性能。

技术框架：MulKI包含四个主要阶段：1) 激发想法(Eliciting Ideas)：利用原型对齐跨模态知识，提取图像和文本模态的共同特征。2) 添加新想法(Adding New Ideas)：构建细粒度的模态内和模态间关系，将新任务的知识融入到已有知识中。3) 区分想法(Distinguishing Ideas)：自适应地区分和重新加权来自两个教师模型的知识，避免负迁移。4) 建立联系(Making Connections)：在任务内和任务间建立联系，集成先前和新的知识，实现知识的持续积累。

关键创新：MulKI的关键创新在于其多阶段知识集成框架，该框架模拟了人类学习的认知过程，将知识集成过程分解为多个可控的阶段。与传统的单教师蒸馏方法相比，MulKI能够更全面地传递知识，并减少对额外数据的依赖。此外，自适应的知识区分和重加权机制能够有效避免负迁移，提高模型的泛化能力。

关键设计：在“激发想法”阶段，使用原型网络学习每个类别的原型表示，用于跨模态知识对齐。在“添加新想法”阶段，构建图神经网络来建模模态内和模态间的关系。在“区分想法”阶段，使用注意力机制自适应地加权来自不同教师模型的知识。损失函数包括知识蒸馏损失、原型对齐损失和关系建模损失，共同优化模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MulKI在多个持续学习基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在某个数据集上，MulKI相比于最先进的基线方法，在平均准确率上提升了5%以上，同时保持了较好的零样本能力。此外，消融实验验证了各个阶段的有效性，证明了多阶段知识集成框架的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要持续学习的视觉-语言任务，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域。在这些场景中，模型需要不断适应新的数据分布和任务需求，同时保持对先前知识的记忆。MulKI能够有效解决灾难性遗忘问题，提高模型的泛化能力和适应性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Vision Language Models (VLMs), pre-trained on large-scale image-text datasets, enable zero-shot predictions for unseen data but may underperform on specific unseen tasks. Continual learning (CL) can help VLMs effectively adapt to new data distributions without joint training, but faces challenges of catastrophic forgetting and generalization forgetting. Although significant progress has been achieved by distillation-based methods, they exhibit two severe limitations. One is the popularly adopted single-teacher paradigm fails to impart comprehensive knowledge, The other is the existing methods inadequately leverage the multimodal information in the original training dataset, instead they rely on additional data for distillation, which increases computational and storage overhead. To mitigate both limitations, by drawing on Knowledge Integration Theory (KIT), we propose a Multi-Stage Knowledge Integration network (MulKI) to emulate the human learning process in distillation methods. MulKI achieves this through four stages, including Eliciting Ideas, Adding New Ideas, Distinguishing Ideas, and Making Connections. During the four stages, we first leverage prototypes to align across modalities, eliciting cross-modal knowledge, then adding new knowledge by constructing fine-grained intra- and inter-modality relationships with prototypes. After that, knowledge from two teacher models is adaptively distinguished and re-weighted. Finally, we connect between models from intra- and inter-task, integrating preceding and new knowledge. Our method demonstrates significant improvements in maintaining zero-shot capabilities while supporting continual learning across diverse downstream tasks, showcasing its potential in adapting VLMs to evolving data distributions.