Order-Robust Class Incremental Learning: Graph-Based Dynamic Similarity Grouping

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内容提要

该研究提出了一种顺序稳健的类增量学习模型,解决了类相似性顺序对模型性能的影响。通过图驱动的动态相似性分组方法,提升了模型的泛化能力和抗遗忘能力,实验证明其在准确性和防遗忘性能上表现优异。

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