FeTT: 通过特征转换调整实现持续的类增量学习
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种名为特征转换调优（FeTT）模型，它通过非参数化地对骨干特征进行微调，实现了对所有任务的独立操作，并且能够平滑特征通道以避免过度抑制，结合不同的预训练模型进一步改善性能，实验证明了我们提出方法的有效性。
本文介绍了一种名为EFTs的任务特定特征映射转换策略，具有灵活性和实用性。还提出了特征距离最大化策略来完成任务预测。通过实验验证了该方法的有效性和效率。
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