arXiv 提出 SAGA 用稀疏自编码器几何锚定缓解灾难性遗忘
原文标题：Sparse Autoencoders Can Induce Local Geometry for Mitigating Catastrophic Forgetting
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SAGA 将每个任务边界训练的稀疏自编码器转化为对表示漂移的局部低秩约束，由回放样本决定约束位置、编码器雅可比的主右奇异方向决定惩罚方向。在三个预训练 ViT-B/16 基准上取得最高平均 Class-IL 准确率与最低遗忘，CIFAR-100、CUB-200、ImageNet-R 分别比最强常规基线高 12.15、4.79、3.22 个百分点。
- 问题
- 持续学习中适应新任务导致表示漂移和灾难性遗忘，该约束哪些表示变化尚不明确。
- 方法
- 把每个任务边界训练的稀疏自编码器转成对表示漂移的局部低秩约束：回放样本定约束位置，编码器雅可比主右奇异方向定惩罚方向。
- 结果
- 在三个 ViT-B/16 基准上取得最高平均 Class-IL 准确率与最低遗忘，CIFAR-100、CUB-200、ImageNet-R 分别比最强常规基线高 12.15、4.79、3.22 个百分点。
- 影响
- 为预训练模型持续微调提供可插拔的几何正则手段，缓解上线后增量学习掉点。
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