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通过可学习漂移补偿进行无示例持续表示学习
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型增量学习方法，通过对抗性扰动估计特征漂移，避免灾难性遗忘。该方法在多个基准测试中表现优异，能够自然地加入新类别并保持旧类别的表示，显著提高了模型的准确性和稳定性。
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关键要点
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通过对抗性扰动估计特征漂移，避免灾难性遗忘。
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该方法在多个基准测试中表现优异，能够自然地加入新类别。
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保持旧类别的表示，显著提高了模型的准确性和稳定性。
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提出的两阶段学习框架包括固定编码器和逐步更新原型分类器。
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在公共数据集上，该方法在保留每类少量示例的情况下，显著提高了性能。
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延伸问答
什么是增量学习中的灾难性遗忘？
灾难性遗忘是指在增量学习中，模型在学习新类别时，旧类别的知识被遗忘或丧失的现象。
该方法如何避免灾难性遗忘？
该方法通过对抗性扰动估计特征漂移，保持旧类别的表示，从而避免灾难性遗忘。
新方法在基准测试中的表现如何？
该方法在多个基准测试中表现优异，显著提高了模型的准确性和稳定性。
该增量学习方法的学习框架是什么？
该方法采用两阶段学习框架，包括固定编码器和逐步更新的原型分类器。
如何在新类别中自然加入新信息？
该方法使用嵌入网络，能够自然地加入新类别而无需添加新的权重。
该方法在保留旧类别样本方面有什么优势？
该方法不依赖于保留的旧类别样本，能够在保留每类少量示例的情况下显著提高性能。
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