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Pareto Continual Learning: Preference-Based Learning and Dynamic Stability-Plasticity Trade-off Regulation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出帕累托持续学习框架（ParetoCL），旨在解决持续学习中稳定性与可塑性之间的动态权衡问题。通过多目标优化，ParetoCL在多个数据集上表现优于现有方法，能够有效适应多样化的学习场景。
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关键要点
- 本研究提出帕累托持续学习框架（ParetoCL），旨在解决持续学习中稳定性与可塑性之间的动态权衡问题。
- 通过将帕累托持续学习框架重构为多目标优化问题，实现了更高效的学习和动态适应能力。
- 实验证明，ParetoCL在多个数据集和设置中表现优于现有方法。
- 该框架能够有效适应多样化的持续学习场景。
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