Continual Few-shot Relation Learning via Embedding Space Regularization and Data Augmentation

Tóm tắt một câu

ERDA formalize continual few-shot relation learning và dùng embedding-space regularization cùng data augmentation để giảm distribution incompatibility giữa task cũ và mới.

Vì sao cần cho kế hoạch

Đây là mốc nền cho FCRE trước ConPL/CPL. Nếu muốn so protocol Legacy-FCRE và Strict all-few-shot, cần hiểu ERDA tạo task, dùng augmentation, và đánh giá như thế nào.

Nguồn đã kiểm

Cần đọc tiếp

  • Protocol FCRE gốc.
  • Embedding regularization loss.
  • Augmentation pipeline và memory assumption.