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  1. RESEARCH · CL_03000 ·

    新方法平衡神经网络的稳定性和可塑性

    研究人员开发了新的方法来改进顺序训练的早期退出神经网络，解决了新退出会降低早期退出性能的问题。所提出的技术受持续学习的启发，要么保护关键参数，要么保留先前退出的输出分布。另外一项研究强调，连续数据流如何被划分为离散任务（称为时间任务化）会显著影响流式持续学习的评估结果。即使使用相同的模型和数据，这种任务化选择也会改变学习模式并导致不同的基准结论。