新方法在域增量学习中保留表示

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

研究人员开发了一种新颖的域增量学习（DIL）方法，该方法解决了在适应新域时先前学习域的性能下降问题。该方法通过测量表示漂移来跟踪单个域类概念，表示漂移表明遗忘的风险。系统利用此漂移信号更有效地分配保留工作，并减少高度漂移的域对类引用的影响。该方法在DomainNet和Office-Home等基准测试中得到验证，在显著减少训练内存和存储的同时，展现了强大的准确性-遗忘平衡。 AI

影响这项研究可能带来更高效、更有效的AI模型，这些模型可以在不忘记先前学习信息的情况下适应新的数据分布。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Hyunmin Kong, Gyutae Oh, Jitae Shin · 2026-11-05 05:00

领域增量学习的漂移自适应表示保持

arXiv:2611.06093v1 Announce Type: cross Abstract: Pretrained vision models provide strong general-purpose representations, but in Domain-Incremental Learning (DIL), where the input distribution changes sequentially, adapting to new domains often degrades performance on previously…

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