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encoder-adaptor-reconfigurator framework
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边缘上高效的模型适应用于持续学习
通过使用 Encoder-Adaptor-Reconfigurator(EAR)框架,本文提出了一种高效的持续学习方法,用于处理领域转移下的非平稳数据分布以及新的数据,该框架利用深度神经网络(DNN)特征编码器和浅层网络进行训练,通过组合
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