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ACL
基于标签生成的类增量学习
本文提出了一种新的类增量学习方法（VAG），通过将类增量学习视为一个连续标签生成问题，利用预先训练模型的可推广表达来减少灾难性遗忘，并利用词汇表的稀疏性来聚焦生成，同时通过使用标签语义来创建伪重放样本。实验结果表明，VAG 方法的表现优于基
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a year ago
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