継続的学習 (CL) は、新しいデータに適応しながら以前の知識を保持することにより、分布が異なる受信データのストリームでモデルを順次トレーニングすることを目的としています。現在の CL の文献は、以前

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/18 11:25

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739483162503653829/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.11165v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.11165v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.11165v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">計算予算による継続的学習: 何が問題なのか?</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/landmark">landmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/distillation">distillation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">継続的学習 (CL) は、新しいデータに適応しながら以前の知識を保持することにより、分布が異なる受信データのストリームでモデルを順次トレーニングすることを目的としています。現在の CL の文献は、以前</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230718#bookmark-4739483162503653829"><span class="datetime-body">2023/07/18 11:25</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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