Zusätzlich zu Rotation und Destillation könnten folgende Techniken oder Ansätze verwendet werden, um die Plastizität und Stabilität beim exemplar-freien inkrementellen Lernen weiter zu verbessern:
Generative Adversarial Networks (GANs): Die Integration von GANs könnte dazu beitragen, realistische Daten zu generieren, die die Vielfalt der Trainingsdaten erhöhen und die Plastizität des Modells verbessern.
Memory-Augmented Networks: Die Verwendung von Memory-Augmented Networks kann dazu beitragen, wichtige Informationen über vergangene Klassen zu speichern und abzurufen, um das Vergessen zu reduzieren und die Stabilität zu erhöhen.
Meta-Learning: Durch Meta-Learning-Techniken kann das Modell lernen, wie es effektiv auf neue Aufgaben oder Klassen reagieren kann, was die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität verbessern kann.
Regularisierungstechniken: Die Integration von Regularisierungstechniken wie Elastic Weight Consolidation (EWC) oder Knowledge Distillation kann dazu beitragen, das Modell vor Überanpassung zu schützen und die Stabilität während des inkrementellen Lernens zu gewährleisten.