(1)马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州妇女医院(2)华盛顿大学,位于美国密苏里州圣路易斯,美国密苏里州圣路易斯医学院,(3)美国梅奥诊所,放射学,美国明尼苏达州罗切斯特,美国明尼苏达州,印第安纳州阿尔茨海姆研究中心,印第安纳州印第安纳州纽约市,德国神经退行性疾病中心(DZNE)的临床脑研究,Tübingen,D-72076Tübingen,德国Tübingen,(6)埃默里大学医学院,乔治亚州亚特兰大,乔治亚州亚特兰大,(7)Neuroscience Research Australia,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚;和新南威尔士大学的生物医学科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼,(8)布朗大学布朗大学阿尔普特医学院,美国普罗维登斯,美国,(9)(9)Ludwig-Maximilians-universitätmunchen神经病学系,穆尼奇(Munich),Munich,Munich,Munich,Munich,Munich,Munich,Munich,Munich,Munich,Munich,Munich,Munich clister,Munich clister,Munich clister,Munich clister,Munich emich of Munich of Munich of Munich of Munichians-Universitätmuniversität阿根廷布宜诺斯艾利斯的Fleni神经学研究所(11)英国痴呆症研究所,UCL,伦敦,英国,英国,(12)梅奥诊所,美国佛罗里达州杰克逊维尔,美国密歇根大学,密歇根大学,密歇根州安阿伯,密歇根州安阿伯,美国密歇根州,
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功,但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中,我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明,即使有了重播缓冲液,现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是,无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见,缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感,我们介绍了E Volve,这是一个创新的框架,它是云中的多个预审预周化模型,作为专家,以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导,并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家,从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明,E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法,在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中,volve持续了6.1-53.7%,从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。