docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,310 @@
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id: wiki-2026-0508-catastrophic-forgetting
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title: Catastrophic Forgetting & Continual Learning
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [파괴적 망각, continual learning, lifelong learning, EWC, replay buffer, LoRA, mixture of experts]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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verification_status: applied
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tags: [continual-learning, catastrophic-forgetting, ewc, replay, transfer-learning, lifelong-learning, lora, llm-finetune]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: PyTorch / Avalanche / continual-learning libs
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# Catastrophic Forgetting
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 new task 의 학습 의 매 old 의 destroy"**. 매 NN 의 weight 의 overwrite. 매 lifelong learning 의 fundamental challenge. 매 modern LLM era 의 highly relevant — 매 fine-tune 의 base capability 의 lose.
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## 📖 핵심
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### 매 mechanism
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- 매 SGD 의 모든 weight 의 update.
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- 매 same weight 가 매 multiple task 의 store.
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- 매 new task 의 gradient 의 old 의 wipe.
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### 매 3 approach (Continual Learning)
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#### 1. Regularization-based
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- **EWC** (Elastic Weight Consolidation): 매 past 의 important weight 의 protect.
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- **SI** (Synaptic Intelligence).
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- **LwF** (Learning without Forgetting): 매 distillation.
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#### 2. Replay-based
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- **Experience replay**: 매 old data 의 sample.
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- **Generative replay** (DGR): 매 generative model 의 old 의 reconstruct.
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- **Reservoir sampling**.
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#### 3. Architecture-based
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- **Progressive Networks**: 매 column 의 add.
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- **PackNet**: 매 weight 의 mask.
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- **Dynamic expansion**.
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#### 4. Modern (LLM)
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- **LoRA**: 매 base 의 frozen + 매 adapter 의 train.
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- **Adapter modules**.
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- **Mixture of Experts** (MoE).
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- **Soft prompt tuning**.
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### 매 evaluation metric
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- **Average accuracy**: 매 모든 past task.
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- **Backward transfer (BWT)**: 매 old task 의 degradation.
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- **Forward transfer (FWT)**: 매 new task 의 boost.
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- **Forgetting rate**.
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### 매 setting
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- **Class-incremental**: 매 new class.
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- **Task-incremental**: 매 distinct task.
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- **Domain-incremental**: 매 same task, 매 new domain.
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- **Online**: 매 stream.
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### 매 modern LLM 의 응용
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1. **Fine-tune drift**: 매 helpful 의 acquire 가, 매 reasoning 의 lose.
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2. **Domain adapt**: 매 medical fine-tune 가, 매 general 의 weak.
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3. **RLHF**: 매 alignment tax.
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4. **Continual pretraining**: 매 new knowledge.
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→ 매 LoRA 의 popular reason: 매 base 의 keep.
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### 매 lib
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- **Avalanche** (PyTorch): 매 best.
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- **Continual-AI**: 매 community.
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- **Mammoth**.
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### 매 biological 의 inspiration
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- 매 brain 의 hippocampus 의 fast learning + 매 neocortex 의 consolidation.
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- 매 sleep 의 replay 의 role (Bayesian brain).
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- 매 modular brain.
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## 💻 패턴
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### EWC (Elastic Weight Consolidation)
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```python
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import torch
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import torch.nn as nn
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||||
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||||
class EWC:
|
||||
def __init__(self, model, dataset, lambda_=1000):
|
||||
self.model = model
|
||||
self.lambda_ = lambda_
|
||||
self.params = {n: p for n, p in model.named_parameters() if p.requires_grad}
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||||
self.fisher = self._compute_fisher(dataset)
|
||||
self.opt_params = {n: p.data.clone() for n, p in self.params.items()}
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||||
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||||
def _compute_fisher(self, dataset):
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||||
fisher = {n: torch.zeros_like(p) for n, p in self.params.items()}
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||||
self.model.eval()
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||||
for x, y in dataset:
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||||
self.model.zero_grad()
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||||
output = self.model(x)
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||||
loss = F.cross_entropy(output, y)
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||||
loss.backward()
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||||
for n, p in self.params.items():
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||||
fisher[n] += p.grad.data.pow(2) / len(dataset)
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||||
return fisher
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||||
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||||
def penalty(self):
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||||
loss = 0
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||||
for n, p in self.params.items():
|
||||
loss += (self.fisher[n] * (p - self.opt_params[n]).pow(2)).sum()
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||||
return self.lambda_ * loss
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||||
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||||
# 매 train new task with EWC
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||||
ewc = EWC(model, old_task_loader)
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||||
for x, y in new_task_loader:
|
||||
loss = F.cross_entropy(model(x), y) + ewc.penalty()
|
||||
loss.backward()
|
||||
optimizer.step()
|
||||
```
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||||
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||||
### Experience Replay
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||||
```python
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||||
class ReplayBuffer:
|
||||
def __init__(self, capacity=10000):
|
||||
self.buffer = []
|
||||
self.capacity = capacity
|
||||
|
||||
def add(self, data):
|
||||
if len(self.buffer) >= self.capacity:
|
||||
# 매 reservoir sampling
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||||
idx = random.randint(0, len(self.buffer))
|
||||
if idx < self.capacity:
|
||||
self.buffer[idx] = data
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||||
else:
|
||||
self.buffer.append(data)
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||||
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||||
def sample(self, n):
|
||||
return random.sample(self.buffer, min(n, len(self.buffer)))
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||||
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||||
replay = ReplayBuffer()
|
||||
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||||
# 매 train new task + 매 mix replay
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||||
for x, y in new_task_loader:
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||||
new_loss = F.cross_entropy(model(x), y)
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||||
if replay.buffer:
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||||
replay_batch = replay.sample(BATCH_SIZE // 2)
|
||||
rx, ry = collate(replay_batch)
|
||||
replay_loss = F.cross_entropy(model(rx), ry)
|
||||
loss = new_loss + replay_loss
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||||
else:
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||||
loss = new_loss
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||||
|
||||
loss.backward()
|
||||
optimizer.step()
|
||||
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# 매 store new for future
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||||
for x_i, y_i in zip(x, y):
|
||||
replay.add((x_i, y_i))
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||||
```
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||||
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||||
### LoRA (modern, LLM-friendly)
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||||
```python
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||||
from peft import LoraConfig, get_peft_model
|
||||
from transformers import AutoModelForCausalLM
|
||||
|
||||
base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('meta-llama/Llama-3-8B')
|
||||
|
||||
# 매 task 1 의 LoRA
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||||
lora_t1 = LoraConfig(r=16, lora_alpha=32, target_modules=['q_proj', 'v_proj'])
|
||||
model_t1 = get_peft_model(base, lora_t1)
|
||||
train(model_t1, task1_data)
|
||||
model_t1.save_pretrained('./lora-task1')
|
||||
|
||||
# 매 task 2 — 매 base 의 fresh + 매 다른 LoRA
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||||
model_t2 = get_peft_model(base, LoraConfig(r=16, lora_alpha=32, target_modules=['q_proj', 'v_proj']))
|
||||
train(model_t2, task2_data)
|
||||
model_t2.save_pretrained('./lora-task2')
|
||||
|
||||
# 매 inference 시 의 swap
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||||
def serve(prompt, task):
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||||
base.load_adapter(f'./lora-{task}')
|
||||
return base.generate(prompt)
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```
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||||
→ 매 base 의 untouched — 매 forgetting X.
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||||
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||||
### Generative Replay
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||||
```python
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||||
def generative_replay(generator, classifier, new_task_loader):
|
||||
for x, y in new_task_loader:
|
||||
# 매 new task loss
|
||||
new_loss = F.cross_entropy(classifier(x), y)
|
||||
|
||||
# 매 old replay (generated)
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||||
n_replay = x.size(0)
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||||
replay_x = generator.sample(n_replay)
|
||||
replay_y = classifier_old(replay_x).argmax(-1) # 매 old 의 prediction 의 supervise
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||||
replay_loss = F.cross_entropy(classifier(replay_x), replay_y)
|
||||
|
||||
loss = new_loss + 0.5 * replay_loss
|
||||
loss.backward()
|
||||
optimizer.step()
|
||||
```
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||||
|
||||
### PackNet (architecture-based)
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||||
```python
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||||
class PackNet:
|
||||
"""매 weight 의 task 별 mask."""
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||||
def __init__(self, model, prune_ratio=0.5):
|
||||
self.model = model
|
||||
self.task_masks = {} # 매 task → 매 mask
|
||||
|
||||
def train_task(self, task_id, loader):
|
||||
# 매 train normally
|
||||
train(self.model, loader)
|
||||
|
||||
# 매 prune low-magnitude weights
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||||
for name, p in self.model.named_parameters():
|
||||
threshold = p.abs().quantile(self.prune_ratio)
|
||||
mask = p.abs() > threshold
|
||||
self.task_masks[(task_id, name)] = mask
|
||||
p.data *= mask # 매 freeze unmasked
|
||||
|
||||
def forward_task(self, task_id, x):
|
||||
# 매 use only task's mask
|
||||
with torch.no_grad():
|
||||
for name, p in self.model.named_parameters():
|
||||
p.data *= self.task_masks[(task_id, name)]
|
||||
return self.model(x)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Continual eval (Avalanche)
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||||
```python
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||||
from avalanche.benchmarks.classic import SplitMNIST
|
||||
from avalanche.training import EWC
|
||||
from avalanche.evaluation.metrics import accuracy_metrics, forgetting_metrics
|
||||
|
||||
scenario = SplitMNIST(n_experiences=5)
|
||||
model = MyModel()
|
||||
strategy = EWC(model, optimizer, criterion=F.cross_entropy, ewc_lambda=400)
|
||||
|
||||
for experience in scenario.train_stream:
|
||||
strategy.train(experience)
|
||||
results = strategy.eval(scenario.test_stream)
|
||||
print(f'Avg accuracy: {results["Top1_Acc_Stream/eval_phase/test_stream/Task000"]}')
|
||||
```
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||||
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||||
### LLM fine-tune drift detection
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||||
```python
|
||||
def detect_drift(base_model, finetuned_model, eval_set):
|
||||
"""매 base capability 의 forgetting 의 measure."""
|
||||
base_scores = []
|
||||
ft_scores = []
|
||||
for example in eval_set:
|
||||
base_scores.append(score(base_model, example))
|
||||
ft_scores.append(score(finetuned_model, example))
|
||||
|
||||
drift = np.mean(base_scores) - np.mean(ft_scores)
|
||||
if drift > 0.05:
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||||
log(f'Significant capability loss: {drift:.3f}')
|
||||
return drift
|
||||
```
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||||
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| LLM fine-tune | LoRA / Adapter |
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| Class-incremental | EWC + Replay |
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| Streaming | Reservoir + Online EWC |
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| Few-shot | Prompt tuning |
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| Domain shift | Domain-adversarial |
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| Strong constraint | Architecture-based (PackNet) |
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| General | Replay (best) |
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**기본값**: LoRA / Adapter for LLM. Replay + EWC for vision.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Continual-Learning]]
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||||
- 변형: [[EWC]] · [[Replay-Buffer]]
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||||
- 응용: [[LoRA]] · [[Adapter]] · [[Mixture-of-Experts]]
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||||
- Adjacent: [[Bayesian-Brain-Hypothesis]] · [[Biological-Intelligence]] · [[Bias vs Variance Trade-off]] · [[Auto-Encoding]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 sequential task. 매 LLM domain adapt. 매 streaming data. 매 lifelong agent.
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**언제 X**: 매 single static dataset. 매 IID assumption.
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## ❌ 안티패턴
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- **Naive fine-tune**: 매 catastrophic forgetting.
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- **No EWC / replay**: 매 old task 의 lose.
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- **Replay buffer 의 unbounded**: 매 storage 폭발.
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- **No drift measurement**: 매 silent capability loss.
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- **Same LR for all task**: 매 some 의 dominate.
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## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified (Kirkpatrick EWC 2017, Lopez-Paz GEM, Rebuffi iCaRL).
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||||
- 신뢰도 A.
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||||
- Related: [[LoRA]] · [[Mixture-of-Experts]] · [[Continual-Learning]] · [[Bayesian-Brain-Hypothesis]] · [[Biological-Intelligence]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 3 approach + 매 EWC / replay / LoRA / PackNet code + LLM drift |
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Reference in New Issue
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