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首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

连续学习(CL)旨在增强机器学习模型的能力,使其能够不断从新数据中学习,而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘:当任务按顺序训练时,新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能,因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。

来自主题: AI技术研报
3978 点击    2024-11-13 16:02