论文阅读:Selective amnesia: A continual learning approach to forgetting in deep generative models

本文提出了一种名为SelectiveAmnesia(SA)的方法,利用连续学习中的EWC和GR技巧来处理深度生成模型中的概念遗忘。通过定义并优化特定的损失函数,SA在保持模型整体性能的同时,有效地遗忘指定的概念。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Selective amnesia: A continual learning approach to forgetting in deep generative models

这篇文章提出了Selective Amnesia (SA),其借助了持续学习(continual learning)中的技巧(EWC和GR)实现生成模型中的概念遗忘。

  • 输入:forget conceps cfc_fcf及其对应图片xfx_fxf,remaining concepts crc_rcr
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值