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标签：Domain Incremental Learning×
6月30日
11:01
11:01arXiv cs.LG@Naeem Paeedeh, Mahardhika Pratama, Wolfgang Mayer, Mukesh Prasad, Weiping Ding, Yew-Soon Ong
本文定义了少样本领域增量学习（FSDIL）问题，针对传统方法在数据极少时过拟合的痛点。提出持续视觉-语言整合（CVLC）算法，关键思想是在基领域预留隐空间和双融合投影（DCP）参数高效微调。通过LLM生成多模板和同义词校准视觉与语言原型并融合，再用DCP适应新领域。在多个基准上，CVLC相比此前方法提升最高达16%。代码已开源。
论文FSDILCVLCDomain Incremental Learning少样本学习持续学习
推荐理由：这篇论文提出了一个叫FSDIL的新问题和一个叫CVLC的算法，用双融合投影微调视觉语言模型，在少样本领域增量学习上比之前的方法好16%。
原文
6月16日
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6月12日
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6月11日
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