掩盖式自编码器是高效的类增量学习器

我们提出了使用Masked Autoencoders (MAEs)解决Class Incremental Learning (CIL)问题，通过双边MAE框架融合图像级和嵌入级，获得更好质量的重建图像和更稳定的表示。实验证实了我们的方法在CIFAR-100、ImageNet-Subset和ImageNet-Full上优于现有技术。