Superando el desequilibrio de clases en el aprendizaje incremental mediante un enfoque de codificador común asistido por consolidación de pesos elásticos
Autores: Baysal, Engin; Baylm, Cüneyt
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Superando el desequilibrio de clases en el aprendizaje incremental mediante un enfoque de codificador común asistido por consolidación de pesos elásticos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje incremental
Olvido catastrófico
Desequilibrio de clases
Consolidación Elástica de Pesos
Arquitectura de codificador compartido
Conjunto de datos CICIoT2023
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje incremental permite a los modelos adquirir continuamente conocimiento de nuevas clases mientras retienen la información aprendida previamente. Sin embargo, el olvido catastrófico y el desequilibrio de clases a menudo obstaculizan este proceso, especialmente cuando se introducen nuevas clases de forma secuencial.
Descripción
El aprendizaje incremental permite a los modelos adquirir continuamente conocimiento de nuevas clases mientras retienen la información aprendida previamente. Sin embargo, el olvido catastrófico y el desequilibrio de clases a menudo obstaculizan este proceso, especialmente cuando se introducen nuevas clases de forma secuencial.