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洞見 - Exemplarfreies inkrementelles Lernen
Effiziente Konsolidierung von Merkmalen für exemplarfreies inkrementelles Lernen ohne Kaltstart
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.
Effiziente Konsolidierung von Merkmalen für exemplarfreies inkrementelles Lernen ohne Kaltstart
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.
Effiziente Konsolidierung von Merkmalen für exemplarfreies inkrementelles Lernen ohne Kaltstart
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.
