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渐进分歧的无缝适应：一种新颖的领域增量学习方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为DARE的新颖DIL方法，通过三阶段训练过程逐步适应新任务的表示，减缓特征编码器的表示漂移，降低灾难性遗忘，并在任务边界处防止表示漂移，保持对先前任务的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为DARE的新颖DIL方法。
- DARE方法通过分歧、适应和细化的三阶段训练过程逐步适应新任务的表示。
- 该方法减缓了特征编码器的表示漂移，降低了灾难性遗忘。
- 在任务边界处，DARE方法防止了突发的表示漂移。
- DARE方法有效整合了任务特定的决策边界，保持了对先前任务的性能。
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