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在连续学习中利用测试时间数据控制遗忘
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究重新审视了连续学习基准，通过考虑表示忘却的概念来解释最优线性分类器表现的差异。研究发现，在没有明确控制忘却的情况下，模型表示会经历较小的表示忘却，并且有时可以与明确控制忘却的方法相当。研究还展示了表示忘却如何推动我们对连续学习中模型容纳能力和损失函数影响的认识。基于这些结果，提出了一个简单但竞争力强的方法，即通过标准的有监督对比学习来不断学习表示。
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关键要点
- 本研究重新审视了连续学习基准，考虑了表示忘却的概念。
- 在没有明确控制忘却的情况下，模型表示经历较小的表示忘却。
- 模型表示在某些情况下可以与明确控制忘却的方法相当，尤其是在长任务序列中。
- 研究展示了表示忘却对连续学习中模型容纳能力和损失函数影响的推动作用。
- 提出了一种通过标准的有监督对比学习不断学习表示的方法，简单且具有竞争力。
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