CLDyB: Towards Dynamic Benchmarking for Continual Learning with Pre-trained Models

📄 arXiv: 2503.04655v2 📥 PDF

作者: Shengzhuang Chen, Yikai Liao, Xiaoxiao Sun, Kede Ma, Ying Wei

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-05-23)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CLDyB动态基准测试框架，解决持续学习中数据污染和基准饱和问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 持续学习 动态基准测试 预训练模型 马尔可夫决策过程 蒙特卡洛树搜索

📋 核心要点

  1. 现有持续学习基准测试存在数据污染和静态评估问题，无法真实反映实际场景。
  2. CLDyB利用马尔可夫决策过程和蒙特卡洛树搜索，动态生成具有挑战性的任务序列。
  3. 通过CLDyB评估，揭示了现有CL方法在特定任务序列上的性能瓶颈和优缺点。

📝 摘要（中文）

随着预训练模型时代的到来，利用预训练表示进行持续学习(CL)引起了广泛的研究兴趣，并在标准评估基准上产生了一系列性能优异的CL方法。然而，人们越来越关注预训练阶段潜在的数据污染问题。此外，标准的静态评估基准无法捕捉真实世界CL场景的复杂性，导致性能饱和。为了解决这些问题，我们提出了基于马尔可夫决策过程的通用计算框架——动态基准上的CL (CLDyB)，用于可靠地评估CL方法。CLDyB动态地识别给定CL方法固有的困难和算法相关的任务，并使用蒙特卡洛树搜索确定具有挑战性的任务顺序。利用CLDyB，我们首先对多种最先进的CL方法进行联合评估，从而产生了一组常见的、具有挑战性的和可泛化的任务序列，在这些序列中，现有的CL方法往往表现不佳。然后，我们使用CLDyB对单个CL方法进行单独评估，从而发现它们各自的优势和劣势。源代码和生成的任务序列可在https://github.com/szc12153/CLDyB公开访问。

🔬 方法详解

问题定义：现有的持续学习评估基准存在两个主要问题。一是预训练模型可能存在数据污染，导致评估结果不准确。二是静态基准无法捕捉真实世界持续学习场景的复杂性，使得现有方法在这些基准上表现饱和，难以区分优劣。因此，需要一种更可靠、更动态的评估框架来衡量持续学习方法的性能。

核心思路：CLDyB的核心思路是构建一个动态的基准测试框架，该框架能够根据给定的持续学习方法，自动生成具有挑战性的任务序列。通过这种方式，可以更准确地评估方法的性能，并发现其潜在的弱点。框架通过马尔可夫决策过程建模任务序列生成过程，并使用蒙特卡洛树搜索算法来寻找最能暴露方法缺陷的任务顺序。

技术框架：CLDyB的整体框架基于马尔可夫决策过程(MDP)。状态空间代表当前的任务序列，动作空间代表下一个要选择的任务。奖励函数的设计目标是最大化当前持续学习方法在当前任务序列上的性能下降。框架包含以下主要模块：1) 任务难度评估模块：评估每个任务对于给定持续学习方法的难度。2) 任务序列生成模块：使用蒙特卡洛树搜索算法，基于MDP框架生成具有挑战性的任务序列。3) 持续学习方法评估模块：在生成的任务序列上评估持续学习方法的性能。

关键创新：CLDyB的关键创新在于其动态生成任务序列的能力。与传统的静态基准相比，CLDyB能够根据不同的持续学习方法，生成不同的、更具挑战性的任务序列，从而更准确地评估方法的性能。此外，CLDyB还能够发现现有方法在特定任务序列上的性能瓶颈，为未来的研究提供指导。

关键设计：CLDyB的关键设计包括：1) 奖励函数的设计：奖励函数被设计为最大化当前持续学习方法在当前任务序列上的性能下降，从而鼓励框架生成更具挑战性的任务序列。2) 蒙特卡洛树搜索算法的应用：蒙特卡洛树搜索算法被用于在MDP框架中寻找最优的任务序列。3) 任务难度评估指标：论文中使用了多种指标来评估任务的难度，例如任务的分类准确率、任务之间的相似度等。

📊 实验亮点

通过对多种最先进的CL方法进行联合评估，CLDyB发现了一组常见的、具有挑战性的和可泛化的任务序列，在这些序列中，现有的CL方法往往表现不佳。此外，通过对单个CL方法进行单独评估，CLDyB揭示了它们各自的优势和劣势。例如，某些方法在特定类型的任务序列上表现良好，而在另一些类型的任务序列上表现较差。

🎯 应用场景

CLDyB可用于评估和比较各种持续学习算法，帮助研究人员发现算法的优缺点，并指导算法的改进。此外，该框架还可以用于自动生成具有挑战性的持续学习任务，用于训练更鲁棒的持续学习模型。该研究对于推动持续学习领域的发展具有重要意义。

📄 摘要（原文）

The advent of the foundation model era has sparked significant research interest in leveraging pre-trained representations for continual learning (CL), yielding a series of top-performing CL methods on standard evaluation benchmarks. Nonetheless, there are growing concerns regarding potential data contamination during the pre-training stage. Furthermore, standard evaluation benchmarks, which are typically static, fail to capture the complexities of real-world CL scenarios, resulting in saturated performance. To address these issues, we describe CL on dynamic benchmarks (CLDyB), a general computational framework based on Markov decision processes for evaluating CL methods reliably. CLDyB dynamically identifies inherently difficult and algorithm-dependent tasks for the given CL methods, and determines challenging task orders using Monte Carlo tree search. Leveraging CLDyB, we first conduct a joint evaluation of multiple state-of-the-art CL methods, leading to a set of commonly challenging and generalizable task sequences where existing CL methods tend to perform poorly. We then conduct separate evaluations of individual CL methods using CLDyB, discovering their respective strengths and weaknesses. The source code and generated task sequences are publicly accessible at https://github.com/szc12153/CLDyB.