FlatManifold

FlatManifold框架解决了持续学习中的标签噪声和域偏移问题

研究人员推出FlatManifold，一个专为应对显著标签噪声和域偏移环境中的鲁棒持续学习而设计的新型框架。该方法利用Nyström流形展平映射，采用核技巧并投影到正交化的再生核希尔伯特空间（RKHS）。通过将特征分布映射到具有脊正则化的固定正交拓扑，FlatManifold 内在地平滑了极端标签噪声的影响，并通过持续拓扑制动项防止灾难性遗忘。