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MOS: 基于预训练模型的类增量学习模型手术
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了一种模型手术（MOS）方法，旨在解决类增量学习中的信息遗忘问题。通过训练特定适配器和自我修正机制，MOS有效减轻了模型的遗忘现象，并在七个基准数据集上取得了优异的实验结果。
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关键要点
- 本文提出了一种模型手术（MOS）方法，旨在解决类增量学习中的信息遗忘问题。
- MOS通过训练特定适配器和自我修正机制，有效减轻了模型的遗忘现象。
- 该方法在七个基准数据集上取得了优异的实验结果。
- 类增量学习要求模型在学习新概念时不断获取新知识，而不遗忘旧知识。
- 尽管预训练模型在类增量学习中表现出色，但仍面临信息遗忘的挑战。
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