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持续学习：应用与未来发展
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了机器学习中的持续学习范式，并提出了一种基于特征提取的持续学习框架。通过特征和分类器的联合训练，设计了一种高效的梯度算法DPGD。证明了该算法在当前环境下表现良好，避免灾难性遗忘。但在特征是非线性的情况下，不存在这样一种算法。
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关键要点
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讨论了机器学习中的持续学习范式
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提出了一种基于特征提取的持续学习框架
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通过特征和分类器的联合训练设计了高效的梯度算法DPGD
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证明了DPGD算法在当前环境下表现良好，避免灾难性遗忘
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在特征是非线性的情况下，不存在有效的算法
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