ΔPPL Is Not ΔCE: The Scale-Dependence Confound in Generative Continual-Learning Forgetting Metrics
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जनरेटिव निरंतर शिक्षण (generative continual learning) में विस्मृति (forgetting) को कच्चे परप्लेक्सिटी परिवर्तन (ΔPPL) के रूप में रिपोर्ट करना एक स्केल-डिपेंडेंट कन्फाउंड (scale-dependent confound) पेश करता है जो बेस परप्लेक्सिटी स्तरों के आधार पर डिफरेंशियल फॉरगेटिंग रेश्यो को कृत्रिम रूप से बढ़ा या घटा देता है, और इसके बजाय वास्तविक अंतर्निहित मॉडल ड्रिफ्ट को प्रकट करने के लिए क्रॉस-एन्ट्रॉपी (ΔCE) को एक स्केल-इनवेरिएंट मेट्रिक के रूप में तर्क देता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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