09:52
arXiv cs.AI@Augustinas Jučas, Yangchen Pan
推荐理由：这篇论文提出CIRCLE方法：用固定储层特征做持续学习，无需回放，在长任务序列上比现有方法更快更准确。
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6月26日
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CIRCLE是一种基于固定双向二维储层特征（BiRC2D）的类增量分类器，使用流式线性判别分析（SLDA）头。它不需要回放、外部预训练或大初始任务。在CIFAR-100、TinyImageNet、ImageNet-Subset和ImageNet-1k数据集上，CIRCLE在10-20任务分割中表现有竞争力，在50、100和500任务分割中大幅超越现有强基线。同时训练速度远快于有回放的方法。消融实验表明，BiRC2D特征提取器、SLDA头和平衡特征/预测集成各自贡献了性能。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
09:47
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arXiv cs.LG@Thinh T. H. Nguyen, Khoa D. Doan, Binh T. Nguyen, Danh Le-Phuoc, Kok-Seng Wong
推荐理由：联邦学习各客户端标签不同步？PRO用投影记忆代替生成回放，不用额外预训练，在异构环境下表现更稳，值得做增量学习的试试。
6月12日
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AITOP6月12日 12:57
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07
5月28日
11:57
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arXiv cs.LG@Zhen-Hao Xie, Yu-Cheng Shi, Da-Wei Zhou
推荐理由：做持续学习或CLIP微调的团队，AREA把增量遗忘的根因拆解为属性提取与聚合两个环节，并给出了可落地的解耦方案，值得看看代码和实验细节。