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ImageNetSubset-LT

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  1. RESEARCH · CL_18697 ·

    新方法解决长尾增量学习中的灾难性遗忘问题

    研究人员开发了一种新的鲁棒长尾增量学习方法，解决了不平衡数据集的顺序学习挑战。所提出的技术包括梯度一致性正则化以稳定训练，以及动态加权蒸馏损失以平衡知识保留和获取。在 CIFAR-100-LT 和 ImageNetSubset-LT 等基准测试上的实验显示，准确率提高了高达 5.0%，尤其是在具有挑战性的学习场景中。