本研究提出了一种结构化的持续学习方法，旨在解决机器学习中的信息丢失和理解困难问题。该方法通过网络精炼有效捕捉对象的核心结构，并在MNIST数据集上逐步学习，展示了创建紧凑且可理解表征的潜力。

通过网络精炼与关系重构持续学习结构化视觉表征
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