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公开(公告)号：CN116186605A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310080064.6
申请日：2023-02-08
Applicant: 中国科学技术大学苏州高等研究院
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于表示重建的持续表示学习方法，首先采用有监督对比学习的训练范式细粒度地学习新类别中的表示知识；然后通过引入表示重建方法对持续学习过程中不断被破坏的类别表示进行重建。本发明基于表示重建的持续表示学习方法，在两个数据集中一致地优于所有其他方法，特别是在重放缓冲区空间更小的情况下，RRCL方法的优势更加明显。本发明基于表示重建的持续表示学习方法，在任务的各个阶段，都能保持优于其他方法的类别表示能力。RRCL成功地重建了分布良好的类别表示，从而显著地减轻了表征遗忘的影响。
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