AnaCP: Analytische Kontrastprojektion erreicht CIL‑Obergrenze ohne Gradienten
In der Klasse‑inkrementellen Lernumgebung, bei der ein Modell fortlaufend neue Aufgaben mit jeweils eigenen Klassen erlernt, führt das Fehlen von vortrainierten Modellen häufig zu katastrophalem Vergessen. Durch die Notwendigkeit, sowohl Merkmalsrepräsentationen als auch Klassifikatoren gleichzeitig zu aktualisieren, verlieren herkömmliche Ansätze schnell an Genauigkeit.
