加强决策边界与自监督的在线持续学习方法

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摘 要：针对在线持续学习于图像分类中既要适应新数据，又要减轻灾难性遗忘这一问题，基于重放的方法在减轻在线持续学习的灾难性遗忘方面展现出了优良性能。然而，此类方法中的大多数模型往往更倾向于学习与对象无关的解决方案，这些方案难以泛化且易于遗忘，因此，学习最能够代表类别的特征对于解决灾难性遗忘问题显得极为关键。（剩余17073字）

试读结束

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