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适应和对齐：生成模型潜空间对齐的持续学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种高效的持续学习方法，使用EAR框架处理领域转移下的非平稳数据分布和新数据。该方法利用DNN特征编码器和浅层网络进行训练，使用ZS-NAS识别低参数神经适配器以适应分布之外的数据，并通过适配器和重构器处理领域增量和类增量的持续学习。实验证明该方法具有强大性能。
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关键要点
- 提出了一种高效的持续学习方法，使用EAR框架处理领域转移下的非平稳数据分布和新数据。
- 该方法利用深度神经网络（DNN）特征编码器和浅层网络进行训练。
- 通过组合DNN和超维计算（HDC）检测新数据是否在分布之外。
- 使用零样本神经架构搜索（ZS-NAS）识别低参数神经适配器以适应分布之外的数据。
- 动态增长神经架构，通过适当的适配器和重构器处理领域增量和类增量的持续学习。
- 旨在最小化对之前任务的灾难性遗忘。
- 通过在多个基准数据集上进行系统评估，证明了该方法的强大性能。
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