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task order robustness
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基于 Hessian 的低秩权重扰动用于不间断学习
本研究提出了一种基于 Hessian 矩阵感知的低秩扰动算法,用于连续学习。通过将参数转换建模为序列任务的权重矩阵转换,我们在神经网络的每一层上应用任务自适应参数的低秩近似。我们在理论上证明了 Hessian 矩阵与提出的低秩近似之间的量化
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7 months ago
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