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持续学习(continuallearning,CL) 是 模 拟 大 脑 学 习 的 过 程,按 照 一 定 的 顺 序 对 连 续 非 独 立 同 分 布 的 (independentlyandidenticallydistributed,IID)流数据进行学习,进而根据任务的执行结果对模型进行 增量式更新．持续学习的意义在于高效地转化和利用已经学过的知识来完成新任务的学习,并且能够极 大程度地降低遗忘带来的问题．连续学习研究对智能计算系统自适应地适应环境改变具有重要的意义

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【NeurIPS2024】SAFE: 慢速与快速参数高效调优用于基于预训练模型的持续学习
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