arXiv · ML· Nimeshika Udayangani, Flora D. Salim, Christopher Leckie, Sarah Erfani·· 7 小时前AI 评分28
基于 TA-KAN 的无回放持续学习中分布外检测框架
Out-of-Distribution Detection in Continual Learning
AI 导读
论文提出受 KAN 启发的无回放 OOD-CL 检测框架，利用局部神经可塑性缓解灾难性遗忘，并通过任务自适应分类器 TA-KAN 减轻近期偏差、增强 ID 与 OOD 的可分性。 该方法结合几何引导的 OOD 评分，在不依赖历史 ID 数据的情况下补充分类器置信度，在 OOD-CL 中取得了 SOTA 结果，且保持较强的 ID 分类性能。 该工作已被 NeurIPS 2026 接收。
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