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类增量学习的联合输入输出协调
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，使用简单组件和平衡的损失函数组合可以解决神经网络在新任务上的遗忘问题，并通过正则化程序改进了类增量学习的性能。在CIFAR-100和ImageNet上取得了国际领先的成果。
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关键要点
- 使用简单组件和损失函数组合可以解决神经网络的遗忘问题。
- 平衡内部和外部任务学习的损失函数有助于改善类增量学习的性能。
- 表示品质较差是导致经典遗忘现象的原因之一。
- 通过适当的正则化程序可以进一步提高性能。
- 研究在CIFAR-100和ImageNet上取得了国际领先的成果，方法简单易实现。
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