Revitalizing the Beginning: Avoiding Storage Dependency for Model Merging in Continual Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Wang, Xi, Deng, Cheng |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
AdaMerging: Adaptive Model Merging for Multi-Task Learning
par: Yang, Enneng, et autres
Publié: (2023)
par: Yang, Enneng, et autres
Publié: (2023)
RegCL: Continual Adaptation of Segment Anything Model via Model Merging
par: Shu, Yuan-Chen, et autres
Publié: (2025)
par: Shu, Yuan-Chen, et autres
Publié: (2025)
QuIC: A Quantum-Inspired Interaction Classifier for Revitalizing Shallow CNNs in Fine-Grained Recognition
par: Wu, Cheng Ying, et autres
Publié: (2026)
par: Wu, Cheng Ying, et autres
Publié: (2026)
MagMax: Leveraging Model Merging for Seamless Continual Learning
par: Marczak, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Marczak, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Continual Learning in Vision-Language Models via Aligned Model Merging
par: Sokar, Ghada, et autres
Publié: (2025)
par: Sokar, Ghada, et autres
Publié: (2025)
DAM: Dynamic Adapter Merging for Continual Video QA Learning
par: Cheng, Feng, et autres
Publié: (2024)
par: Cheng, Feng, et autres
Publié: (2024)
Revitalizing Electoral Trust: Enhancing Transparency and Efficiency through Automated Voter Counting with Machine Learning
par: Faris, Mir, et autres
Publié: (2024)
par: Faris, Mir, et autres
Publié: (2024)
DC-Merge: Improving Model Merging with Directional Consistency
par: Zhang, Han-Chen, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Han-Chen, et autres
Publié: (2026)
Task-Driven Subspace Decomposition for Knowledge Sharing and Isolation in LoRA-based Continual Learning
par: He, Lingfeng, et autres
Publié: (2026)
par: He, Lingfeng, et autres
Publié: (2026)
EMR-Merging: Tuning-Free High-Performance Model Merging
par: Huang, Chenyu, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Chenyu, et autres
Publié: (2024)
UnLearning from Experience to Avoid Spurious Correlations
par: Mitchell, Jeff, et autres
Publié: (2024)
par: Mitchell, Jeff, et autres
Publié: (2024)
Avoiding Generative Model Writer's Block With Embedding Nudging
par: Zand, Ali, et autres
Publié: (2024)
par: Zand, Ali, et autres
Publié: (2024)
Saliency-Aware Model Merging
par: Park, Jungin, et autres
Publié: (2026)
par: Park, Jungin, et autres
Publié: (2026)
MINGLE: Mixture of Null-Space Gated Low-Rank Experts for Test-Time Continual Model Merging
par: Qiu, Zihuan, et autres
Publié: (2025)
par: Qiu, Zihuan, et autres
Publié: (2025)
Localizing Task Information for Improved Model Merging and Compression
par: Wang, Ke, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Ke, et autres
Publié: (2024)
Multi-Task Model Merging via Adaptive Weight Disentanglement
par: Xiong, Feng, et autres
Publié: (2024)
par: Xiong, Feng, et autres
Publié: (2024)
Mitigating Data Redundancy to Revitalize Transformer-based Long-Term Time Series Forecasting System
par: Li, Mingjie, et autres
Publié: (2022)
par: Li, Mingjie, et autres
Publié: (2022)
CodeMerge: Codebook-Guided Model Merging for Robust Test-Time Adaptation in Autonomous Driving
par: Yang, Huitong, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Huitong, et autres
Publié: (2025)
Continuous Subspace Optimization for Continual Learning
par: Cheng, Quan, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Quan, et autres
Publié: (2025)
Rehearsal-free and Task-free Online Continual Learning With Contrastive Prompt
par: Wang, Aopeng, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Aopeng, et autres
Publié: (2025)
LARV: Data-Free Layer-wise Adaptive Rescaling Veneer for Model Merging
par: Wang, Xinyu, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Xinyu, et autres
Publié: (2026)
Efficient Multi-Source Knowledge Transfer by Model Merging
par: Osial, Marcin, et autres
Publié: (2025)
par: Osial, Marcin, et autres
Publié: (2025)
CubistMerge: Spatial-Preserving Token Merging For Diverse ViT Backbones
par: Gong, Wenyi, et autres
Publié: (2025)
par: Gong, Wenyi, et autres
Publié: (2025)
Efficient Visual Transformer by Learnable Token Merging
par: Wang, Yancheng, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Yancheng, et autres
Publié: (2024)
From Parameter to Representation: A Closed-Form Approach for Controllable Model Merging
par: Wu, Jialin, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Jialin, et autres
Publié: (2025)
Stay Unique, Stay Efficient: Preserving Model Personality in Multi-Task Merging
par: Guo, Kuangpu, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Kuangpu, et autres
Publié: (2025)
LayerMerge: Neural Network Depth Compression through Layer Pruning and Merging
par: Kim, Jinuk, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Jinuk, et autres
Publié: (2024)
T3: Test-Time Model Merging in VLMs for Zero-Shot Medical Imaging Analysis
par: Imam, Raza, et autres
Publié: (2025)
par: Imam, Raza, et autres
Publié: (2025)
ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training
par: Stoica, George, et autres
Publié: (2023)
par: Stoica, George, et autres
Publié: (2023)
Weight Weaving: Parameter Pooling for Data-Free Model Merging
par: Chaves, Levy, et autres
Publié: (2025)
par: Chaves, Levy, et autres
Publié: (2025)
SAM-CLIP: Merging Vision Foundation Models towards Semantic and Spatial Understanding
par: Wang, Haoxiang, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Haoxiang, et autres
Publié: (2023)
ATM: Improving Model Merging by Alternating Tuning and Merging
par: Zhou, Luca, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Luca, et autres
Publié: (2024)
CNNs Avoid Curse of Dimensionality by Learning on Patches
par: Madala, Vamshi C., et autres
Publié: (2022)
par: Madala, Vamshi C., et autres
Publié: (2022)
LiNeS: Post-training Layer Scaling Prevents Forgetting and Enhances Model Merging
par: Wang, Ke, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Ke, et autres
Publié: (2024)
Merging without Forgetting: Continual Fusion of Task-Specific Models via Optimal Transport
par: Pan, Zecheng, et autres
Publié: (2025)
par: Pan, Zecheng, et autres
Publié: (2025)
Federated Learning with Instance-Dependent Noisy Label
par: Wang, Lei, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Lei, et autres
Publié: (2023)
SSAM: Singular Subspace Alignment for Merging Multimodal Large Language Models
par: Reza, Md Kaykobad, et autres
Publié: (2026)
par: Reza, Md Kaykobad, et autres
Publié: (2026)
Merging Multi-Task Models via Weight-Ensembling Mixture of Experts
par: Tang, Anke, et autres
Publié: (2024)
par: Tang, Anke, et autres
Publié: (2024)
Do Pre-trained Models Benefit Equally in Continual Learning?
par: Lee, Kuan-Ying, et autres
Publié: (2022)
par: Lee, Kuan-Ying, et autres
Publié: (2022)
Representation Surgery for Multi-Task Model Merging
par: Yang, Enneng, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Enneng, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
AdaMerging: Adaptive Model Merging for Multi-Task Learning
par: Yang, Enneng, et autres
Publié: (2023) -
RegCL: Continual Adaptation of Segment Anything Model via Model Merging
par: Shu, Yuan-Chen, et autres
Publié: (2025) -
QuIC: A Quantum-Inspired Interaction Classifier for Revitalizing Shallow CNNs in Fine-Grained Recognition
par: Wu, Cheng Ying, et autres
Publié: (2026) -
MagMax: Leveraging Model Merging for Seamless Continual Learning
par: Marczak, Daniel, et autres
Publié: (2024) -
Continual Learning in Vision-Language Models via Aligned Model Merging
par: Sokar, Ghada, et autres
Publié: (2025)