受到正规彩票假说(RLTH)的启发,该假说假设在密集网络中存在平稳(非二进制)子网,以实现密集网络的竞争性能,我们提出了几个播放类增量学习(FSCIL)方法。 to as \ emph {soft-subnetworks(softnet)}。我们的目标是逐步学习一系列会议,每个会议在每个课程中只包含一些培训实例,同时保留了先前学到的知识。软网络在基本训练会议上共同学习模型权重和自适应非二进制软面具,每个面具由主要和次要子网组成;前者的目的是最大程度地减少训练期间的灾难性遗忘,而后者的目的是避免在每个新培训课程中过度拟合一些样本。我们提供了全面的经验验证,表明我们的软网络通过超越基准数据集的最先进基准的性能来有效地解决了几个弹药的学习问题。
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