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基于预训练模型的高效类增量学习重放方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，使用简单组件和平衡的损失函数组合可以解决神经网络在新任务上的经典遗忘问题。适当的正则化程序可以改善类增量学习中的表示品质。该研究在CIFAR-100和ImageNet上取得了国际领先的成果。
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关键要点
- 使用简单组件和平衡的损失函数组合可以解决神经网络的经典遗忘问题。
- 类增量学习中表示品质较差是导致经典遗忘现象的原因之一。
- 适当的正则化程序可以改善类增量学习中的表示品质。
- 研究在CIFAR-100和ImageNet上取得了国际领先的成果，方法简单易实现。
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