案例介绍
根据客户的需求, 要在比较基于经验重放（Experience Replay）和高斯过程（Gaussian Process, GP）增强经验重放两种方法在不同数据集上的性能表现的代码的基础上, 加入GitHub上持续学习的思路进行算法整合, 通过改写, 最终实现了一个用于连续学习的实验框架，旨在探索 经验回放（Replay） 和 高斯过程（GP）损失 在不同数据集上的性能比较，特别是解决模型在学习新任务时可能发生的灾难性遗忘问题。通过划分任务，模型逐任务学习数据，并利用记忆库存储已学习任务的代表性样本，从而在新任务中结合这些记忆库数据进行训练，保持对旧任务的记忆。训练中分别评估标准经验回放和结合高斯过程的两种设置，后者通过特征空间的高斯分布建模来减小新旧任务分布差异，进一步提升性能。代码提供了训练损失、验证精度、新旧类别精度的详细记录，并生成对比图表，分析两种方法在 MNIST、CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上的效果，为连续学习中如何有效地平衡新知识学习与旧知识保持提供了深入的实验支持。最终的效果准确率比github上的精度提升了15%左右。
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