图小样本增量学习的轻量塑性记忆框架
原文标题：A Lightweight Plastic-Memory Framework for Graph Few-Shot Class-Incremental Learning
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论文提出面向图小样本增量学习的轻量塑性记忆框架，核心是随时间演化的塑性记忆模块，持续更新扩展以容纳新类并保留旧知识。该模块采用演化微聚类结构动态更新类原型、子原型及其交互权重，并构建记忆驱动的元学习框架。在四个基准数据集上验证了其在稳定性与适应性间的优越平衡。
- 问题
- 图增量学习防遗忘成本高，新类标注稀缺时更严重。
- 方法
- 随时间演化的轻量塑性记忆模块，用演化微聚类更新类原型与交互权重，配合记忆驱动元学习。
- 结果
- 四个基准数据集上验证稳定性与适应性平衡更优。
- 影响
- 为图数据持续学习提供低成本方案，适合标注稀缺的增量场景。
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