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2024 年第五届 CLVISION 挑战赛冠军解决方案
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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
本文介绍了应对第五届CLVision挑战赛的方法，包括类别增量学习中的灾难性遗忘问题和循环出现的类别学习。作者采用赢得子网络和三种训练策略，提高分类性能。在推断阶段，设计了子网络之间的交互策略，提高分类准确性。实验结果表明，该方法在预选和最终评估阶段均排名第一。
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关键要点
- 本文介绍了应对第五届CLVision挑战赛的方法。
- 挑战赛存在类别增量学习中的灾难性遗忘问题和循环出现的类别学习。
- 采用赢得子网络为每个任务分配独立的参数空间。
- 使用三种训练策略：有监督分类学习、无监督对比学习和伪标签分类学习。
- 设计了子网络之间的交互策略，提高分类准确性。
- 实验结果显示，该方法在预选和最终评估阶段均排名第一。
- 预选阶段的平均准确率为0.4535，最终评估阶段的平均准确率为0.4805。
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