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CLEO: 演化本体的持续学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种用于在线连续学习问题的简单算法，该算法采用kNN分类器和通用预先训练的特征提取器，可以在小的计算预算下紧凑存储和利用整个数据流，同时减少过往数据的灾难性遗忘，快速适应快速变化的数据流。在Continual LOCalization (CLOC)和Continual Google Landmarks V2 (CGLM)两个大规模OCL数据集上取得了最新的技术水平。
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关键要点
- 提出了一种用于在线连续学习问题的简单算法
- 算法采用 kNN 分类器和通用预先训练的特征提取器
- 能够在小的计算预算下紧凑存储和利用整个数据流
- 减少过往数据的灾难性遗忘
- 快速适应快速变化的数据流
- 在 CLOC 和 CGLM 两个大规模 OCL 数据集上取得了最新的技术水平
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