
Eine einfache und effektive Methode zur Konsolidierung von Merkmalsdarstellungen, die Drift in für vorherige Aufgaben relevanten Richtungen regularisiert und Prototypen verwendet, um Aufgaben-Rezenz-Verzerrung zu reduzieren.


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Effiziente Konsolidierung von Merkmalen für exemplarfreies inkrementelles Lernen ohne Kaltstart


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Eine einfache und effektive Methode zur Konsolidierung von Merkmalsdarstellungen, die Drift in für vorherige Aufgaben hochrelevanten Richtungen regularisiert und Prototypen verwendet, um Aufgaben-Rezenz-Verzerrung zu reduzieren.
