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CEL：基于弹性权重一致性的领域适应，用于疾病爆发预测的持续学习模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这项研究提出了一种称为CoMA的加权集成模型，用于解决增量学习的问题。CoMA通过利用可塑性，在当前任务上达到高准确性，并保持稳定性。研究还提出了改进的CoFiMA变体，通过利用模型权重的Fisher信息，有选择地对加权集合中的每个参数进行加权。这两种变体在多个标准CL基准测试中实现了最先进的性能。
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关键要点
- 研究增量学习（CL）的问题，目标是在一系列任务中学习模型。
- 提出了称为CoMA的加权集成模型，旨在保持稳定性并在当前任务上达到高准确性。
- 改进的CoMA变体CoFiMA，通过利用模型权重的Fisher信息，有选择地对加权集合中的每个参数进行加权。
- 这两种变体在多个标准CL基准测试中实现了最先进的性能。
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