Low-Complexity Inference in Continual Learning via Compressed Knowledge Transfer

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内容提要

本研究提出了两种高效框架,利用模型压缩技术降低持续学习中的推理复杂度,平衡稳定性与适应性。实验结果表明,这些框架在准确性与复杂度之间取得了良好平衡,具有实际应用潜力。

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