该研究提出了原型增强超网络(PAH)框架，以解决持续学习中的灾难性遗忘问题。实验结果显示，PAH在Split-CIFAR100和TinyImageNet上的准确率分别为74.5%和63.7%，且遗忘率显著低于传统方法。
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