Incremental Learning
基准测试列表
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cifar-100-40-classes-60-steps-of-1-class
最佳模型： FeTrIL
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cifar-100-50-classes-50-steps-of-1-class
最佳模型： PODNet
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cifar-100-50-classes-25-steps-of-2-classes
最佳模型： RMM (Modified ResNet-32)
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cifar-100-50-classes-10-steps-of-5-classes
最佳模型： DER(Standard ResNet-18)
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cifar-100-50-classes-5-steps-of-10-classes
最佳模型： PPCA-SWSL
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cifar-100-50-classes-2-steps-of-25-classes
最佳模型： TCIL
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cifar100b050s-2classesperstep
最佳模型： DER(ResNet-18)
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imagenet-100-50-classes-50-steps-of-1-class
最佳模型： PODNet
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imagenet-100-50-classes-10-steps-of-5-classes
最佳模型： RMM (ResNet-18)
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imagenet-100-50-classes-5-steps-of-10-classes
最佳模型： RMM (ResNet-18)
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imagenet-10k-5225-classes-5-steps-of-1045
最佳模型： PPCA-CLIP
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imagenet-500-classes-5-steps-of-100-classes
最佳模型： RMM (ResNet-18)
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imagenet-500-classes-10-steps-of-50-classes
最佳模型： PODNet
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imagenet-500-classes-25-steps-of-20-classes
最佳模型： RMM (ResNet-18)
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imagenet100-10-steps
最佳模型： RMM (ResNet-18)
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imagenet100-20-steps
最佳模型： FOSTER
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mlt17
最佳模型： MRM
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cifar-100-b0-5steps-of-20-classes
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cifar100-b0-10steps-of-10-classes
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cifar100b020step-5classesperstep
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imagenet-10-steps
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imagenet-100-50-classes-25-steps-of-2-classes
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