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TOOL · CL_123282 · Jul 2 · 02:57

新的 DRDN 方法增强了 ViT 类增量学习

研究人员开发了一种名为解耦表示动态网络 (DRDN) 的新方法，以改进 Vision Transformer (ViT) 模型中的类增量学习 (CIL)。DRDN 通过使用掩码图像建模 (MIM) 来保留骨干网络中的通用视觉结构，并通过分层任务令牌扩展来减少任务间干扰，从而解决了跨任务混淆和欠优化的共享表示等挑战。在 CIFAR100-B0 上进行 10 个步骤的实验中，DRDN 实现了 77.19% 的平均准确率，优于 DKT 和 …