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Deep Continual Learning

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  1. TOOL · CL_62804 ·

    研究人员发现谱系坍塌阻碍深度学习可塑性

    研究人员已确定谱系坍塌是深度神经网络在学习新任务时丧失可塑性的一个关键原因。当Hessian矩阵失去有效曲率时，就会发生这种现象，导致梯度下降效率低下。该研究提出了两种正则化技术——保持高有效特征秩和应用L2惩罚——来对抗谱系坍塌并保持持续学习场景中的可塑性。