BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-09T00:00:00Z

Solving the Catastrophic Forgetting Problem in Generalized Category Discovery

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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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标签

KL散度 LegoGCD 分类准确性 广义类别发现 灾难性遗忘