PaLoRA：面向持续学习的节奏化低秩适配
原文标题：PaLoRA: Paced Low-Rank Adaptation for Continual Learning
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论文揭示 LoRA 持续学习中固定小学习率启发式的局限，提出最优幅度限制应随历史知识有效秩自适应增长。据此提出 PaLoRA，通过自适应 SVD 截断压缩历史知识、将梯度投影到先验任务零空间，并施加秩感知节奏。在 50 任务 ImageNet-A/R 上准确率提升约 4%。
- 问题
- LoRA 持续学习靠固定小学习率抑制遗忘，缺乏随任务累积调整的理论依据。
- 方法
- 推导出最优幅度限制随历史知识有效秩增长的节奏律 s*=√(R/c)，据此做自适应 SVD 截断、零空间投影与秩感知节奏。
- 结果
- 在 50 任务 ImageNet-A/R 上准确率提升约 4%。
- 影响
- 为持续学习中的学习率启发式给出可替换的自适应方案，长任务序列场景可直接受益。
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PaLoRA 证明 LoRA 持续学习的最优幅度限制应随历史有效秩增长，50 任务准确率提升约 4%。
- •指出固定小学习率只是启发式，无法阻止历史知识有效秩增长带来的遗忘累积
- •推导节奏律 s* = √(R/c)，R 为历史更新有效秩，平衡稳定性与可塑性
- •PaLoRA 用自适应 SVD 截断压缩历史知识、将梯度投影到先验任务零空间并施加秩感知节奏
- •在 50 任务 ImageNet-A/R 上准确率较此前方法提升约 4%
为什么重要：给 LoRA 持续学习提供了可解释的步长调度依据，长任务序列下的微调不必再靠固定小学习率硬扛遗忘。
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