Non Exemplar Based Class Incremental Learning

Non-exemplar-based Class Incremental Learning是一种机器学习方法，专注于在不保留旧类样本的情况下，持续地学习新类，以实现模型的知识更新和扩展。该方法旨在解决类别增量学习中的灾难性遗忘问题，通过优化学习策略和调整模型结构，确保新知识的获取不会显著损害已学知识的性能。在计算机视觉领域，这种方法对于动态环境下的图像分类、对象检测等任务具有重要应用价值，能够有效提升模型的适应性和鲁棒性。