Continual Learning 썸네일형 리스트형 Continual Learning in Recommender Systems 이번 포스트에서는 추천시스템에서의 continual learning을 다룰 겸 ADER: Adaptively Distilled Exemplar Replay Towards Continual Learning for Session-based Recommendation이라는 논문을 소개하겠다. 1. Continual Learning 추천시스템은 한 번의 모델 학습으로 끝나는 것이 아니라 반드시 새로 유입된 데이터로 모델을 지속적으로 업데이트해야한다. 그 이유는 추천시스템을 이용하는 유저와 추천 대상인 아이템은 계속 변하고, 또 유저 취향과 환경은 계속 변하기 마련이기 때문이다. 논문에 추천시스템의 continual learning을 잘 표현하는 그림이 있다. $t$번째 모델 업데이트에서 기존 추천시스템의 모델 .. 더보기 이전 1 다음
