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Continual learning via dynamic expandable task-specific and general representations
DOI:10.1016/j.knosys.2026.116851.png)
摘要
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• 一种新颖的双骨架结构提供通用和任务特定的信息。
• 一种新颖的CEA方法捕获所有已见任务间的共享信息。
• 一种新颖的PBA方法促进新任务学习。
• 一种新颖的COM鼓励模型捕获不同的语义信息。
Keyword:
Continual learning
Dynamic expansion model
Adaptive regularization optimization
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
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