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TS-ACL：一种用于隐私保护和类增量模式识别的时间序列分析持续学习框架
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
时间序列分类中常出现新类别，系统需在学习新类别时避免遗忘旧类别，这就是类别增量学习（CIL）问题。尽管图像和语言领域有进展，但时间序列数据的CIL研究较少。本文概述了时间序列类别增量学习的问题和挑战，并开发了一个统一的实验框架，用于评估各种CIL方法。实验揭示了设计因素对性能的影响，为未来研究提供了基线。
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关键要点
- 时间序列分类中常出现新类别，需要避免对旧类别的遗忘，形成类别增量学习（CIL）问题。
- 尽管图像和语言领域有进展，但时间序列数据的CIL研究较少。
- 现有研究在实验设计上存在不一致，需要广泛的数据集进行综合评估和基准测试。
- 本文概述了时间序列类别增量学习（TSCIL）的问题、挑战和先进方法。
- 开发了一个统一的实验框架，支持新算法的快速开发和新数据集的集成。
- 框架用于评估各种通用和特定于时间序列的CIL方法，提供标准基线。
- 实验揭示了设计因素对性能的影响，如归一化层或内存预算阈值。
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