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Federated Class Incremental Learning

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  1. TOOL · CL_158672 ·

    新的SUM框架解决了联邦类增量学习的挑战

    研究人员推出了一种新颖的服务器端框架SUM，旨在解决联邦类增量学习（FCIL）的挑战。该方法通过将客户端和任务更新视为共享参数空间中的自适应向量来解决时空灾难性遗忘（ST-CF）问题。SUM在聚合过程中对这些向量进行几何手术，以减轻干扰，而不会增加客户端的计算或内存需求。实证结果表明，SUM在各种基准测试中比现有的FCIL方法取得了显著的改进。