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2019年1月25日
论文笔记系列-iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning
摘要: 导言 传统的神经网络都是基于固定的数据集进行训练学习的,一旦有新的,不同分布的数据进来,一般而言需要重新训练整个网络,这样费时费力,而且在实际应用场景中也不适用,所以增量学习应运而生。 增量学习主要旨在解决 灾难性遗忘(Catastrophic forgetting) 问题,本文将要介绍的《iCaR
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posted @ 2019-01-25 21:50 marsggbo
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