Kontinuierliches Lernen von Early-Exit-Netzwerken: Beschleunigte Inferenz und reduziertes Vergessen

Frühe Klassifikatoren in Early-Exit-Netzwerken, die kontinuierlich gelernt werden, zeigen weniger Vergessen und können selbst bei deutlich geringerem Rechenaufwand die Leistung von Standardnetzwerken übertreffen. Durch unsere Methode zur Korrektur der aufgabenspezifischen Verzerrung können wir die Leistung der Early-Exit-Netzwerke im kontinuierlichen Lernen weiter verbessern.