
Eine einfache und effektive Methode, Rotation Augmented Distillation (RAD), wird vorgestellt, um die Plastizität-Stabilität-Dilemma beim exemplar-freien inkrementellen Klassifikationslernen besser auszugleichen.


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Kontinuierliches Lernen durch rotationsbasierte Destillation mit detaillierter Analyse


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Wir stellen eine Methode zur Reduzierung des Salienz-Drifts in exemplar-freien inkrementellen Lernszenarien vor, die die Leistung bestehender Methoden deutlich verbessert.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine Methode zur Reduzierung des Salienz-Drifts in inkrementellen Lernszenarien ohne Beispiele
