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Solving the Catastrophic Forgetting Problem in Generalized Category Discovery
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出LegoGCD学习方法，解决广义类别发现中的灾难性遗忘问题。该方法通过调整已知类别样本分布和引入KL散度约束，增强新类别识别，同时保持已知类别的性能。实验结果表明，LegoGCD有效减少了已知类别的遗忘，提高了分类准确性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的学习方法LegoGCD，旨在解决广义类别发现中的灾难性遗忘问题。
- LegoGCD通过调整已知类别样本的分布，增强新类别的识别能力。
- 该方法引入KL散度约束，以保持已知类别的性能。
- 实验结果表明，LegoGCD有效减少了已知类别的遗忘，提高了分类准确性。
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