12月份的标志是投资者的信心增加,即货币政策井井有条,可以使通货膨胀率恢复到2%,并且如果通货膨胀率持续下降,利率仍然很高的可能性将保持较高的可能性。这种软地面叙述得到了比预期的10月份的PCE数据和欧元区通货膨胀率的支持,自2021年中以来的水平下降到最低水平,而劳动力市场仍然保持稳定。反映这些期望,跨DM经济体的产量曲线已经重新传播,更长的成熟率迅速下降。在其他地方,中国领导人于12月中旬聚集在中央经济工作会议(CEWC),讨论2024年的经济目标和政策环境。他们重申了“加强宏观政策的反周期性和跨周期性调整”的承诺,这表明财政支持增加以及额外的货币缓和。
将生成模型适应持续学习(又称cgl)最近引起了对计算机视觉的极大兴趣(Huang等,2024; Belouadah等,2021)。CGL的臭名昭著的问题是灾难性的遗忘,这反映了这样一个事实,即当发电机学习新任务时,它会忘记其以前学习的任务(Parisi等,2019)。主要的CGL方法是生成性重播(GR)(Shin等,2017; Van de Ven等,2020),该方法在混合数据集中重新训练了一个新的发电机,该数据集合了从先前的生成器和当前任务的真实样品产生的伪样品。一些扩展的CGL方法仅在当前任务数据上训练发电机,例如CEWC(Seff等,2017)和Mgan(Wu等,2018; Liu等,2020)等。然而,这些方法主要在条件生成的对抗网络(CGAN)上进行了研究,并且它们对于单个增量任务是可行的,而对于多个顺序任务,CGAN可以诱导不稳定的训练,从而导致下质量的样品(CONG等,2020)。