面向设备上高效增量学习的中心敏感核优化

本文研究了有限计算资源下的设备上的增量学习，通过对神经网络核心元素的知识强度进行经验研究，发现中心核心在学习新数据时起关键作用，冻结其他核心元素可在克服灾难性遗忘方面取得平衡。实验证明该方法在设备上的增量学习具有潜力。