LSA-PAST：面向组合式增量学习的层特化适配方法
原文标题：LSA-PAST: Layer-Specific Adaptation and Prototype Transport for Compositional Incremental Learning
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针对状态与物体组合构成的组合式类增量学习，研究者提出 LSA-PAST：在冻结 ViT 中按状态、物体、组合插入深度特化的 LoRA 适配器，并用原型锚定的仿射变换把旧原型映射到当前适配器空间，实现无回放兼容。实验显示其在准确率—遗忘权衡上达到当前最优。
- 问题
- 组合式类增量学习中状态与物体组合导致基元表示漂移和遗忘。
- 方法
- 在冻结 ViT 中按状态、物体、组合插入深度特化 LoRA，并用原型锚定仿射变换实现无回放兼容。
- 结果
- 在准确率—遗忘权衡上达到当前最优（未给出具体数值）。
- 影响
- 为持续学习场景提供参数高效、免回放的组合概念扩展方案。
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