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2022年10月6日
Compacting, Picking and Growing for Unforgetting Continual Learning论文阅读笔记
摘要: 摘要 本文提出了一种简单有效的连续学习策略,利用了深度模型压缩、关键权重选择和渐进网络扩展的原则并进行整合。 方法的优点:避免遗忘、允许模型扩展,同时可以通过之前的积累建立更好的模型。 动机 作者通过权重修剪、临界权重选择以及渐进网络扩展结合深度模型压缩的思想进行设计,并将其称为CPG。 作者提到正
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posted @ 2022-10-06 15:41 脂环
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