持续学习中参数隔离的保证
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内容提要
本文提出了一个处理深度神经网络中灾难性遗忘问题的框架,通过优化神经结构和参数学习等两个组件,缓解灾难性遗忘问题的能力强,连续学习时优于多个数据集上的基线。
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关键要点
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提出了一个处理深度神经网络中灾难性遗忘问题的框架
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框架概念简单、通用且有效
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通过优化神经结构和参数学习两个组件来缓解灾难性遗忘
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该方法在实验中证明了其强大的能力
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在连续学习设置下,优于多个数据集上的基线,包括MNIST、CIFAR100和Visual Domain Decathlon
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