継続学習におけるカタストロフィ忘却を軽減するためのシーケンス戦略

ArXivをソースとするこの研究は、継続学習モデルの性能を向上させるための新しい方法を調査している可能性があります。 カタストロフィ忘却の軽減に焦点を当てていることから、時間の経過とともにモデルの安定性と効率性を高めることへの強い関心が示唆されます。

• •継続学習におけるカタストロフィ忘却の問題に対処しています。
• •さまざまなシーケンス方法論を調査している可能性があります。
• •新しいタスクを学習するにつれて、時間の経過とともに知識を保持するモデルの能力を高めることを目指しています。