Buchumschlag

Adapt before Continual Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lu, Aojun, Feng, Tao, Yuan, Hangjie, Ding, Chunhui, Sun, Yanan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Rethinking the Stability-Plasticity Trade-off in Continual Learning from an Architectural Perspective
von: Lu, Aojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting Neural Networks for Continual Learning: An Architectural Perspective
von: Lu, Aojun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Why Does RL Generalize Better Than SFT? A Data-Centric Perspective on VLM Post-Training
von: Lu, Aojun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

C-Flat++: Towards a More Efficient and Powerful Framework for Continual Learning
von: Li, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Make Continual Learning Stronger via C-Flat
von: Bian, Ang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Faster Path to Continual Learning
von: Li, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Continual GUI Agents
von: Liu, Ziwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NOAH: Learning Pairwise Object Category Attentions for Image Classification
von: Li, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ZeroFlow: Overcoming Catastrophic Forgetting is Easier than You Think
von: Feng, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NODI: Out-Of-Distribution Detection with Noise from Diffusion
von: Zhou, Jingqiu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Adapt Frozen CLIP for Few-Shot Test-Time Domain Adaptation
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BECAME: BayEsian Continual Learning with Adaptive Model MErging
von: Li, Mei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CHEEM: Continual Learning by Reuse, New, Adapt and Skip -- A Hierarchical Exploration-Exploitation Approach
von: Savadikar, Chinmay, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adapting to Distribution Shift by Visual Domain Prompt Generation
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Accurate and Robust Architectures via Neural Architecture Search
von: Ou, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PathoTune: Adapting Visual Foundation Model to Pathological Specialists
von: Lu, Jiaxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Remembering Transformer for Continual Learning
von: Sun, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Redundancy-Free Sub-networks in Continual Learning
von: Chen, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adapting in the Dark: Efficient and Stable Test-Time Adaptation for Black-Box Models
von: Zhang, Yunbei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TerDiT: Ternary Diffusion Models with Transformers
von: Lu, Xudong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Experimental Study of Semantic Continuity for Deep Learning Models
von: Wu, Shangxi, et al.
Veröffentlicht: (2020)

A Tale of Two Classes: Adapting Supervised Contrastive Learning to Binary Imbalanced Datasets
von: Mildenberger, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAFE: Slow and Fast Parameter-Efficient Tuning for Continual Learning with Pre-Trained Models
von: Zhao, Linglan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Expansion of Pre-trained Models with Mixture of Adapters for Continual Learning
von: Wang, Huiyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CogFlow: Bridging Perception and Reasoning through Knowledge Internalization for Visual Mathematical Problem Solving
von: Chen, Shuhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Continuous Face Representation with Explicit Functions
von: Zhang, Liping, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Loss Functions for Predictor-based Neural Architecture Search
von: Ji, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HPCR: Holistic Proxy-based Contrastive Replay for Online Continual Learning
von: Lin, Huiwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learn from Foundation Model: Fruit Detection Model without Manual Annotation
von: Wang, Yanan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continuous Subspace Optimization for Continual Learning
von: Cheng, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual-Stage Invariant Continual Learning under Extreme Visual Sparsity
von: Zhang, Rangya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Task-recency bias strikes back: Adapting covariances in Exemplar-Free Class Incremental Learning
von: Rypeść, Grzegorz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Learning with Pre-Trained Models: A Survey
von: Zhou, Da-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pretrained Image-Text Models are Secretly Video Captioners
von: Zhang, Chunhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unified Continuous Generative Models
von: Sun, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual Distillation Learning: Knowledge Distillation in Prompt-based Continual Learning
von: Zhang, Qifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$φ$-Adapt: A Physics-Informed Adaptation Learning Approach to 2D Quantum Material Discovery
von: Nguyen, Hoang-Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

C^2Prompt: Class-aware Client Knowledge Interaction for Federated Continual Learning
von: Xu, Kunlun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PILOT: A Pre-Trained Model-Based Continual Learning Toolbox
von: Sun, Hai-Long, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mind the Gap: Preserving and Compensating for the Modality Gap in CLIP-Based Continual Learning
von: Huang, Linlan, et al.
Veröffentlicht: (2025)