用层次生成原型来减少联邦式增量学习中的偏见 发表于:2024-06-04T00:00:00Z。 该研究提出了一种通过使用可学习的提示来约束增量和联邦偏差的方法,从而提高全局模型的预测准确性,并在平均准确率上提供了 7.9% 的增加。 原型