除了類別不平衡,在線持續學習中還有哪些其他重要的挑戰,LAS方法是否可以解決或啟發相關的解決方案?
在線持續學習中，除了類別不平衡，還存在其他重要挑戰，如災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）、數據流的非穩定性（Non-stationarity of Data Streams）和計算資源的限制（Resource Constraints）。LAS方法通過調整logits來減少類別先驗的影響，從而在一定程度上緩解了災難性遺忘的問題。具體而言，LAS能夠在新類別進入時，保持舊類別的知識，從而減少模型對新類別的偏見。此外，LAS的滑動窗口估計器可以幫助模型適應數據流的非穩定性，通過持續更新類別先驗來保持模型的準確性。對於計算資源的限制，LAS的設計考慮了計算效率，幾乎不增加額外的計算開銷，這使得其在資源受限的環境中也能有效運行。因此，LAS不僅能解決類別不平衡問題，還能啟發針對其他挑戰的解決方案，促進在線持續學習的發展。