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TOOL · CL_324882 · Oct 27 · 04:00

新的REDAR方法使用强化学习进行类别增量学习中的自适应正则化

研究人员推出了一种新颖的类别增量学习方法REDAR，该方法利用强化学习动态调整正则化系数。与依赖固定系数的传统方法不同，REDAR采用RL代理来观察性能指标和数据统计信息，为每个增量阶段输出最优系数。这种自适应策略旨在更好地管理稳定-可塑性权衡，减少遗忘并增强前向迁移，如在CIFAR-100和Tiny-ImageNet数据集上的实验所示。