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continual learning methods
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E3: 专家嵌入式集成器用于使用有限数据使合成图像检测器适应新生成器
通过使用专家嵌入器的集成,基于迁移学习的 Ensemble of Expert Embedders (E3) 框架能够准确检测新出现的生成器产生的图像,从而解决传统检测方法在适应新生成器时所面临的挑战。
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3 months ago
多阶段知识迁移框架在多领域中文拼写纠错中的缓解灾难性遗忘
我们提出了一种创新的模型无关的多阶段知识传递框架,该框架通过在每个领域中利用不断演化的教师模型进行知识传递来解决多领域中文拼写纠正模型在适应时容易遗忘先前获得的知识的问题,实验证明了我们提出方法的有效性,并进一步分析表明克服灾难性遗忘对于提
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5 months ago
分离记忆编辑与模型更新的解耦继续学习
机器学习系统的持续学习能力受到灾难性遗忘的限制,本文提出一种新的概念性方法来解决持续分类中的问题,通过区分需要记忆的类别特定信息和总结泛化的类别无关知识,并且通过利用类别无关网络来执行分类,提高随时间推移过去任务的准确性,同时支持开放式分类
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6 months ago
心理语言学与继续学习相遇:在视觉问答中测量灾难性遗忘
本文在神经多模态视觉问答的语言学设定下,探讨记忆严重遗忘的问题及其与任务难度和顺序的相关性,发现当前的持续学习方法仅能在一定程度上缓解该问题。
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5 years ago
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