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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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关键要点
- 本研究提出了两种高效框架，旨在降低持续学习中的推理复杂度。
- 框架利用模型压缩技术，如剪枝和知识蒸馏，来平衡稳定性与适应性。
- 实验结果表明，这些框架在准确性与推理复杂度之间取得了良好平衡。
- 框架在多个基准测试中表现优异，显示出较大的实际应用潜力。
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