Causally Sufficient and Necessary Feature Expansion for Class-Incremental Learning
Dit paper introduceert een PNS-gebaseerde regularisatiemethode voor class-incremental learning die causale volledigheid en scheidslijnen tussen taken waarborgt door middel van een dubbel-scope counterfactuele generator, waardoor feature-collisie en catastrofale forgetting worden verminderd.