弹性权重整合（EWC）算法详解
弹性权重整合（EWC）算法详解
弹性权重整合（Elastic Weight Consolidation，简称EWC）是一种旨在解决神经网络在顺序学习任务时出现的灾难性遗忘问题的算法。该算法由DeepMind在2016年提出，其核心思想是通过限制对先前任务重要的权重的调整，从而保护这些权重不被过度改变，以维持模型对旧任务的记忆。
EWC算法的工作原理基于Fisher信息矩阵，该矩阵衡量了每个权重在先前任务中的重要性。具体来说，EWC通过计算每个权重的重要性，并在训练新任务时对这些重要权重施加正则化约束，从而减缓它们的变化速度。这种方法类似于大脑突触整合的效果，即通过保护重要的神经元连接来防止遗忘。
EWC算法的具体步骤包括以下几个方面：
计算重要性权重：首先，计算每个权重在先前任务中的重要性，这通常通过Fisher信息矩阵来实现。
添加正则化项：在训练新任务时，将重要性权重作为约束加入到损失函数中，以限制这些权重的变动。
更新网络权重：在每次学习新任务时，根据上述约束更新网络的权重，以确保旧任务的知识得到保留。
EWC算法已经在多个领域得到应用，包括图像识别、自然语言处理和强化学习等。它不仅能够有效减轻灾难性遗忘，还能提高模型在连续学习场景下的泛化能力。然而，EWC也有其局限性，例如计算开销较大，并且在某些情况下可能无法完全避免遗忘。
总之，EWC是一种有效的策略，用于帮助神经网络在顺序学习任务中保持对旧任务的记忆，从而避免灾难性遗忘，并在新任务上继续表现良好。
Fisher信息矩阵的计算方法
在EWC算法中，Fisher信息矩阵的计算方法主要基于对当前任务的Hessian矩阵进行估计，并将其近似为对角矩阵。具体来说，EWC假设每个参数的重要性可以通过其在负对数先验分布下的Hessian矩阵的对角线元素来衡量。
在EWC中，Fisher信息矩阵被估计为一个对角矩阵，这意味着非对角线元素为零，而对角线元素表示每个参数的重要性。这些对角线元素通常用$F_i^k$表示，其中$i$表示参数的索引，$k$表示任务的索引。通过这种方式，EWC能够有效地量化每个参数在特定任务中的重要性，并在后续任务的学习中加以保护。