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重审持续表示学习的监督
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究重新审视了连续学习基准，发现模型表示会经历较小的表示忘却，并探讨了其对模型容纳能力和损失函数的影响。研究提出了一种简单但竞争力强的方法，即通过有监督对比学习来学习表示。
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关键要点
- 本研究重新审视了连续学习基准，关注模型表示的忘却现象。
- 模型表示在没有明确控制的情况下通常经历较小的表示忘却。
- 在较长的任务序列中，模型表现可以与控制忘却的方法相当。
- 研究探讨了表示忘却对模型容纳能力和损失函数的影响。
- 提出了一种通过有监督对比学习来学习表示的简单且竞争力强的方法。
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