动态增益神经调控减轻持续联合训练中的稳定性缺口

针对持续学习中快速适应与强保持之间的错位，动态增益缩放机制通过瞬时增加有效更新幅度来平衡可塑性与稳定性。 该方法受去甲肾上腺素能神经调控机制启发，在域增量和类增量 MNIST、CIFAR 及 mini-ImageNet 基准上有效减轻了任务边界处的稳定性缺口，同时保持了具有竞争力的准确率。