BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-12T00:00:00Z MOS: 基于预训练模型的类增量学习模型手术 💡 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 信息遗忘 模型手术 类增量学习 自我修正 适配器 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
