研究将FeTrIL框架应用于新颖实验领域，通过实证研究多个具有挑战性的数据集和增量设置，探索过采样和优化对增量学习的影响。实验结果表明FeTrIL在准确性平衡方面表现出卓越性能，为更高效的EFCIL方法铺平了道路。

利用细粒度原型分布提升无监督类增量学习
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