面向任务的终身深度学习多专家架构

本文介绍了一种用于终身深度学习的新型架构，重点关注面向任务的多专家系统。这种方法可能旨在提高模型随着时间推移不断学习新任务的场景中的性能和效率。“多专家”的使用表明了一种模块化设计，可能允许任务之间的专业化和知识转移。“面向任务”的方面意味着系统可以有效地识别并适应不同的任务。进一步的分析需要检查研究中使用的具体方法、数据集和评估指标。