Continual Learning: 꾸준히 성장하는 모델을 만들기 위한 기술

이 글은 지속적으로 변화하는 데이터 스트림 속에서 모델의 성능을 유지하고 꾸준히 성장시키는 'Continual Learning' 기술에 대해 설명합니다. Continual Learning은 새로운 데이터를 학습할 때 기존 지식을 잃어버리는 'Catastrophic Forgetting' 현상을 최소화하며 새로운 태스크나 변화된 데이터 분포에 효과적으로 적응하는 것을 목표로 합니다.

글에서는 Continual Learning의 방법론들을 분류하고, 특히 'Regularization Methods'를 중심으로 과거 태스크의 가중치 변화를 최소화하는 방식과 그 한계를 설명합니다. L2 Regularization과 같은 기본적인 정규화 기법이 수렴 문제를 야기할 수 있음을 지적하며, 더 나은 Continual Learning 방법론의 필요성을 시사합니다.