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Task Confusion and Catastrophic Forgetting in Class-Incremental Learning: A Mathematical Framework for Discriminative and Generative Modeling

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究针对类增量学习中的任务混淆问题，提出了新的数学框架和不可能性定理，证明区分性建模无法实现最优类增量学习。同时，提出可行性定理，表明生成性建模能够克服任务混淆，优化类增量学习策略。

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标签

framework 不可能性定理 任务混淆 数学框架 生成性建模 类增量学习
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