针对目前连续学习研究中存在的实验不够真实的问题，文章提出了连续学习评估的几个重要方面，并介绍了新的实验设计方法，以准确地评估不同的连续学习方法和数据集，建议学界重新分配研究方向。

May, 2018

本文提出了一种更综合全面的衡量连续学习算法的方法，包括准确性、知识转移、内存占用和计算效率等多方面的度量，并将这些度量融合成一个评分，通过评估五种算法在iCIFAR-100数据集上的表现来证明这种方法的优越性。

Oct, 2018

这篇论文介绍了连续学习的概念和机器学习中面临的挑战，提出了在自主体或机器人中使用连续学习以适应环境和优化学习过程的方法，并介绍了现有的基准和度量标准，并提出了一种框架来评估这些方法的有效性。

Jun, 2019

本文研究了基于任务增量分类的持续学习方法，提出了一种新的框架来确定持续学习者的稳定性与可塑性的权衡， 并通过三个基准测试以及综合实验比较了11种持续学习方法和4种基线的方法的强弱和影响。

Sep, 2019

通过研究任务增量设置和在线连续设置，本文提出了一些方法以解决神经网络的严重遗忘问题，并在不同的基准测试和学习序列上进行了评估，显示了连续学习技术现在的发展和应用面临的挑战。

Oct, 2019

该研究论文提出一种新的基于连续数据流的在线不断学习方法，并建立了一个大规模的在线视觉学习基准测试，研究了梯度下降优化在不断学习中的关键未被观察到的现象，并提出有效的策略来改进深度学习模型的性能。

Aug, 2021

本研究全面综述了不断学习的基本设置，理论基础，代表性方法和实际应用，总结了不断学习的目标，并通过当前趋势，跨方向前景和跨学科与神经科学的联系开展了深入讨论。

Jan, 2023

本文研究了增量类学习的最新方法，并指出很多算法在计算、存储和内存方面效率极低，有些甚至比从头开始训练的方法更费时，作者认为在实际应用中，不能忽视这些算法的资源消耗，持续学习不仅仅只是为了减轻灾难性遗忘。

Mar, 2023

连续学习中，我们提出应该同时关注优化目标和优化方式，结合重放逼近联合目标和梯度投影优化方法，以减轻稳定性差距、增加学习效率和改善最终学习结果。

Nov, 2023

本文针对多模态持续学习（MMCL）领域的研究现状进行了全面调查，填补了该领域知识的空白。通过对现有MMCL方法的分类及其创新点进行细致分析，本文首次建立了MMCL方法的结构性分类，使研究者能够更加清晰地了解该领域的前沿动态及未来研究方向。

Oct, 2024