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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500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种可学习的漂移补偿（LDC）方法，用于解决持续学习中的语义漂移问题。LDC 可以快速且易于与现有的持续学习方法集成，并且可以与自监督 CL 方法结合使用，实现无示范半监督持续学习。在多个数据集上实现了超过目前最先进的监督和半监督性能。
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关键要点
- 本文介绍了一种可学习的漂移补偿（LDC）方法，用于解决持续学习中的语义漂移问题。
- LDC 方法可以快速且易于与现有的持续学习方法集成。
- LDC 可以与自监督 CL 方法结合使用，实现无示范半监督持续学习。
- 在多个数据集上，LDC 实现了超过目前最先进的监督和半监督性能。
- 原型方法在持续更新时面临语义漂移的关键问题，旧的类原型会漂移到新的特征空间的不同位置。
- 通过对原型持续学习的分析，发现遗忘不是特征提取器的辨别能力下降造成的，可以通过漂移补偿进行纠正。
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