FS-EWC: Fisher-Shaped EWC for replay-free continual learning

Liying Wang, Simone Magistri, Joost van de Weijer 提出 Fisher-Shaped EWC（FS-EWC）方法，面向无重放持续学习。其核心是把 Fisher 信息矩阵（FIM）的作用从“保护参数”扩展到“塑造未来保留解”：通过在预定邻域内最小化最坏经验 FIM 迹，得到对有限参数位移不敏感的未来保留解，并在任务完成时利用基于轨迹的模型合并来构建保留解。实验表明 FS-EWC 在多个基准上优于 EWC，呈现更优的稳定-可塑性平衡与参数漂移容忍度，并揭示有效知识保留需同时实现未来导向的解构建与已获知识保护。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。