Certified Behavioral Retention for Continual Adaptation with Held-Out Anchors

📄 arXiv: 2610.40740v1 📥 PDF

作者: Ahanaf Hasan Ariq, Abrar Shahid

分类: cs.LG, stat.ML

发布日期: 2026-10-29

备注: 11 pages, 1 figure, 3 tables. Accepted at the NeurIPS 2026 Workshop on Continual Learning in the Era of Foundation Models and Embodied Agents (CL4M / CL4FMAgents)

💡 一句话要点

提出认证锚点基础适应方法以解决持续适应问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 持续适应 行为保护 模型更新 锚点保留 KL散度 实验研究 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在持续适应中难以平衡模型更新与保护行为的预算限制，导致模型性能下降。
  2. 论文提出的CABA方法通过锚点保留和比较策略，确保更新过程中的行为一致性，避免过度遗忘。
  3. 实验显示，CABA在预算为0.05时，遗忘率从1.01%降至0.00%，但最终准确率从93.04%降至88.48%，体现了保留与灵活性之间的权衡。

📝 摘要（中文）

持续适应不仅需要决定如何更新模型，还需判断是否在不超过保护行为变化预算的情况下进行更新。本文提出了认证锚点基础适应（CABA），该方法通过保留历史观察数据，比较旧政策与候选政策，并选择最大测试插值系数，确保最坏锚点的前向KL散度在预算内。该方法不需要动作标签或完整轨迹。我们开发了一个理论驱动的认证框架，分离测量的锚点保留与条件非锚点保证。在明确的表示覆盖和Lipschitz假设下，接受的更新满足保护支持的统一行为差异界限。实验结果表明，CABA在UCI人类活动识别研究中显著减少了遗忘率。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何在持续适应中更新模型而不超出保护行为变化的预算。现有方法往往无法有效控制模型更新带来的遗忘现象，导致性能下降。

核心思路：CABA方法通过保留历史观察数据，比较旧政策与候选政策，并选择最大插值系数，确保在预算内进行更新。这种设计旨在保持模型的行为一致性，避免过度遗忘。

技术框架：CABA的整体架构包括历史观察数据的保留、候选政策的评估、插值系数的选择以及预算控制等主要模块。通过这些模块的协同工作，确保了更新过程的有效性和安全性。

关键创新：CABA的主要创新在于其候选无关的后更新门控机制，能够在不需要完整轨迹或动作标签的情况下进行有效的行为认证。这一方法与现有的基于标签的更新策略有本质区别。

关键设计：CABA的设计中，关键参数包括插值系数的选择和预算控制机制。损失函数设计考虑了行为差异的界限，确保更新过程中的行为稳定性。

📊 实验亮点

实验结果表明，CABA在UCI人类活动识别研究中，遗忘率从1.01%显著降低至0.00%，而最终准确率从93.04%降至88.48%。这一结果展示了CABA在保护行为与模型适应性之间的有效平衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、智能助手和自适应系统等，能够在动态环境中保持模型的稳定性和可靠性。未来，CABA方法有望在多种实际应用中提升模型的适应能力，减少遗忘现象，增强用户体验。

📄 摘要（原文）

Continual adaptation requires deciding not only how to update a model, but whether to commit an update without exceeding a declared budget for changes to protected behavior. We introduce Certified Anchor-Based Adaptation (CABA), a candidate-agnostic post-update gate that reserves historical observations from candidate optimization, compares old and candidate policies on frozen representations, and selects the largest tested interpolation coefficient whose worst-anchor forward KL divergence remains within budget. The finite check requires neither action labels nor complete trajectories. We develop a theory-led certification framework that separates measured anchor retention from conditional off-anchor guarantees. Under explicit representation-coverage and Lipschitz assumptions, an accepted update satisfies a uniform behavioral-divergence bound on protected support. The analysis gives regularity bounds for affine softmax heads, probabilistic coverage and compression guarantees, interpolation monotonicity conditions, grid-resolution bounds, and trajectory-level and sequential-composition guarantees. In a controlled UCI Human Activity Recognition study used as a non-stationary sensor-policy proxy, CABA reduces mean forgetting from 1.01 percent for unconstrained adaptation to 0.00 percent at budget epsilon = 0.05, while reducing final average accuracy from 93.04 percent to 88.48 percent. The experiment illustrates a retention-plasticity trade-off and does not establish foundation-model or robotic performance. CABA provides an auditable retention check for candidate generators exposing comparable policy distributions and a declared update path, while deployment also requires separate evidence of current-task utility.