Batasi Pergeseran Parameter dengan Elastic Weight Consolidation
Fine-tuning neural network pada task baru dapat menggeser parameter dari nilai yang mendukung task sebelumnya. Objective baru tidak memiliki alasan inheren untuk mempertahankan perilaku lama ketika data task sebelumnya tidak ikut dalam update. Elastic weight consolidation, atau EWC, menambahkan constraint di parameter space untuk mengurangi pergeseran tersebut. Constraint ini selektif, bukan seragam. Parameter yang diperkirakan lebih berpengaruh bagi task sebelumnya menerima penalti lebih besar ketika bergerak, sedangkan parameter dengan importance lebih rendah dapat berubah lebih bebas. EWC karena itu bukan sekadar weight decay menuju nol.