本研究提出DIRAD方法，解决适应性网络在数据统计冲突和“灾难性遗忘”问题。DIRAD通过PREVAL框架合理分配数据，允许网络灵活复杂化结构，从而构建高性能网络，证明了其在持续适应新任务中的有效性。

有向结构适应以克服统计冲突并实现持续学习
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