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memory-based continual learning
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对抗性鲁棒基于记忆的持续学习器
对记忆型持续学习算法的对抗鲁棒性进行研究,提出了一种新的对抗鲁棒记忆型持续学习方法,通过调整数据的逻辑值来减轻敌对样本导致的过去信息遗忘,并通过梯度选择机制克服有限存储数据导致的梯度混淆,实验结果表明该方法在对抗数据上取得高达 8.13%
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7 months ago
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