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Dealing with Synthetic Data Contamination in Online Continual Learning

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内容提要

本研究提出了一种新方法“熵选择与真实-合成相似性最大化”（ESRM），针对在线持续学习中的合成数据污染问题，显著提升模型性能，尤其在数据污染严重时表现尤为突出，具有重要应用价值。

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标签

合成数据 在线持续学习 数据污染 模型性能 熵选择
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