[LIFELONG LEARNING WITH DYNAMICALLY EXPANDABLE NETWORKS]
논문을 케라스로 구현하고 테스트 해보았습니다.
최신 버전의 코드가 소실되어 현재 복구 작업 중 입니다. (현재 코드는 잘못 구현된 부분이 존재함)
Selective retraining
- 새로운 Task에 관련된 뉴런만 학습
Dynamic network expansion
- 새로운 Task의 loss가 기준치를 넘지 못하면 뉴런을 증가시키고 증가된 뉴런 중 필요 없는 뉴런은 삭제
Network split/duplication
- 기존 가중치가 너무 많이 변한 경우 가중치를 복사하여 붙이기