持续切域记忆稳固
针对医学图像分割在持续学习中的灾难性遗忘，通过知识增广、选择性迁移和全局不确定性融合三阶段改进蒸馏过程，使模型在多个域上稳定更新且性能超越现有方法。
Ma, Xinghua · 王卫 · Dong, Suyu · 王宽全 · 吴连明 · 骆功宁 · 汪国华 · Li, Shuo
Medical Image Analysis 2024
随机知识增广减少旧网络中的知识冗余，增加知识的多样性和数量。
自适应知识迁移从旧知识中选择性地捕获关键信息，促进更准确的知识迁移。
全局不确定性引导融合引入数据集全局不确定视角，减少偏差，使新旧知识融合更稳定。