Dynamic validation and relevance maintenance of neural correlates under continual learning

Abstract

Глибокі нейронні мережі (DNN), що розгортаються в реальних нестаціонарних середовищах, часто стикаються з суттєвою деградацією продуктивності через зміну розподілу даних – явище, відоме як дрейф концепту. Традиційні стратегії адаптації, такі як повне перенавчання мережі на нових наборах даних, зазвичай є обчислювально витратними та вразливими до ефекту катастрофічного забування раніше набутих знань. На сьогодні існує нагальна наукова потреба у розробці точних, інтерпретованих та ресурсоефективних механізмів, здатних підтримувати релевантність моделі в динамічних сценаріях без необхідності глобального оновлення всіх параметрів системи. Мета. Основною метою даного дослідження є розробка та експериментальна оцінка комплексного фрейм-ворку для динамічної валідації та цільової підтримки концепт-специфічних нейронних корелятів у глибоких архітектурах. Це передбачає створення системи, здатної до автономного виявлення застарівання знань на рівні окремих функціональних одиниць мережі та виконання «хірургічних» оновлень ваг для відновлення точності прогнозування без порушення цілісності загальної бази знань моделі. Методологія. Запропонований фреймворк поєднує методи L0 -оптимізації для початкової топологічної локалізації мінімальних набірів нейронів, відповідальних за конкретні семантичні концепти. Для безперервного моніторингу релевантності цих локалізованих корелятів у часі введено нову метрику – «Оцінку адекватності концепту» (A), яка вимірює очікувану впевненість прогнозування на вхідних потоках даних. При виявленні дрейфу, що формально визначається падінням оцінки нижче критичного порогу τ , активується механізм локалізованої адаптації. Цей механізм використовує цільове тонке налаштування шляхом ізоляції параметрів ідентифікованих нейронів та повного заморожування решти ваг мережі. Ефективність підходу було протестовано на архітектурі VGG16 в умовах послідовної зміни розподілу зображень. Результати. Експериментальне моделювання продемонструвало, що запропонований фреймворк успішно запобігає деградації моделі, підтримуючи точність класифікації на рівні 93,1% на фінальній стадії дрейфу, порівняно з 96,5% при повному перенавчанні та лише 51,2% для базової статичної моделі. Важливо, що обчислювальні витрати на локалізоване оновлення склали приблизно 0,8 GFLOPS на етап, що означає скорочення операційних витрат на 94,8% порівняно з 15,5 GFLOPS, необхідними для повного перенавчання. Результати підтверджують стійкість системи до катастрофічного забування завдяки стабільності не задіяних в оновленні нейронів. Наукова новизна. Це дослідження встановлює новий теоретичний зв'язок між сферами пояснюваного ШІ (XAI) та безперервного навчання (Continual Learning), формалізуючи дрейф концепту як локалізований нейронний феномен, а не глобальну помилку всієї мережі. Ключовим внеском є математичне обґрунтування Оцінки адекватності концепту та розробка протоколу хірургічної адаптації, який розглядає нейрони як незалежно оновлювані функціональні одиниці. Такий підхід змінює парадигму з глобальної оптимізації параметрів на локалізоване архітектурне обслуговування. Практичне значення. Розроблений фреймворк має критичне значення для застосувань ШІ в межових обчисленнях (edge computing), автономній робототехніці та системах інтернету речей, де ресурси пам'яті та енергії обмежені. Завдяки значному зниженню обчислювальних витрат на підтримку моделей, цей підхід дозволяє розгортати більш екологічні, прозорі та адаптивні інтелектуальні системи. Він пропонує масштабоване рішення для довгострокової експлуатації ШІ в реальних умовах, що постійно змінюються, гарантуючи точність моделей протягом усього їхнього життєвого циклу.