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持续学习：利用PyTorch实现多种持续学习策略（包括XdG、EWC、在线EWC、SI、LwF、GR、GR+蒸馏、RtF、ER、A-G...）

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简介：
本文章详细介绍了如何使用PyTorch框架实现多种持续学习方法，涵盖XdG、EWC、在线EWC、SI、LwF、GR、GR+蒸馏、RtF、ER及A-G等策略。 这是关于持续学习实验的PyTorch实现描述，基于论文《三种持续学习方案》和《具有反馈连接的生成性重放是持续学习的通用策略》。 当前版本代码已经经过测试：pytorch 1.1.0 和 torchvision 0.2.2。运行实验可以使用main.py文件来执行单个实验。主要选项包括： --experiment ：选择任务协议（splitMNIST | permMNIST）。 --scenario ：根据哪种情况？ （task | domain | class） --tasks ：设定多少个任务。 要运行特定方法，可参考以下命令： 上下文相关门（XdG）。

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