MMSep, 2023
UER: 在线持续学习的启发式偏差解决方法
UER: A Heuristic Bias Addressing Approach for Online Continual Learning
Huiwei Lin, Shanshan Feng, Baoquan Zhang, Hongliang Qiao, Xutao Li...
TL;DR在线连续学习通过对连续数据流进行单次遍历来不断训练神经网络。通过将点积 logit 分解为角因子和模因子,我们发现偏差问题主要出现在角因子中,并利用模因子来平衡新旧知识以解决偏差问题。在三个数据集上的实验证明,解决偏差问题的启发式方法 UER 相对于其他最先进的方法具有更好的性能。