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Exploring Knowledge Transfer between Known and Unknowns in Open-World Continual Learning
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内容提要
本研究探讨开放世界持续学习中已知与未知样本的知识迁移问题，提出的HoliTrans框架结合非线性随机投影和分布感知原型，显著提升了增量学习中的模型表现，为开放世界学习提供了有效解决方案。
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关键要点
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本研究探讨开放世界持续学习（OWCL）中模型处理已知样本和未知样本的挑战。
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提出的HoliTrans框架结合了非线性随机投影和分布感知原型，以支持知识迁移。
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实验结果表明，HoliTrans框架在多种场景下显著超越现有基线。
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该研究推动了理论与实践的结合，为开放世界学习提供了稳健的解决方案。
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