联邦式增量类别学习与提示
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种名为 FCILPT 的新方法，通过使用提示来减轻旧类别的灾难性遗忘，将与任务相关和任务不相关的知识编码到提示中，解决了非独立分布的数据和新类别的到来所导致的问题。在 CIFAR-100、Mini-ImageNet 和 Tiny-ImageNet 的实验证明 FCILPT 相比现有方法取得了显著的准确性改进。
FCILPT是一种新方法，通过使用提示来减轻旧类别的灾难性遗忘，解决了非独立分布的数据和新类别的到来所导致的问题。实验证明FCILPT在CIFAR-100、Mini-ImageNet和Tiny-ImageNet上相比现有方法取得了显著的准确性改进。
