
FPPL은 프로토타입을 활용한 프롬프트 튜닝을 통해 연합 Continual Learning 환경에서 발생하는 catastrophic forgetting과 non-IID 문제를 효과적으로 해결하는 프레임워크이다.


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FPPL: 효율적이고 Non-IID에 강건한 연합 Continual Learning 프레임워크



본 논문에서는 데이터 프라이버시를 유지하면서 현실적인 온라인 환경에서 연합 Continual Learning을 효과적으로 수행하기 위해 예측 불확실성 기반 메모리 관리 방법을 제안합니다.



온라인으로 진행되는 연합 Continual Learning: 비전 작업 및 그 이상을 위한 불확실성 인식 메모리 관리
