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针对增量学习存在的灾难性遗忘和新任务数据逐步积累问题,提出了基于新旧任务之间相似度的样本重放优化学习方法,相似度越高,重放样本越少。并选择MINIST数据集在卷积神经网络上进行了实验研究,验证了该方法的可行性和有效性。
基于任务相似度的增量学习优化方法
【摘 要】
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针对增量学习存在的灾难性遗忘和新任务数据逐步积累问题,提出了基于新旧任务之间相似度的样本重放优化学习方法,相似度越高,重放样本越少。并选择MINIST数据集在卷积神经网
【机 构】
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宁夏大学信息工程学院
【出 处】
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电脑知识与技术:学术版
【发表日期】
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2021年8期
【基金项目】
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计算机科学与技术西部一流学科(B类)(编号:030900002009)
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