本研究提出了一种名为“与真实-合成相似性最大化的熵选择”(ESRM)的方法,旨在解决在线持续学习中合成数据污染导致的数据集质量下降问题,从而显著提升模型性能。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。