# LSA-PAST: Слоеспецифическая адаптация и транспортировка прототипов для композиционного инкрементального обучения

> Полный текст доступен на английском

**Published:** 21 октября 2026 г.
**Author:** Kyle Stein, Andrew Arash Mahyari, Guillermo Francia III, Eman El-Sheikh, Jiangpeng He
**Source:** arXiv — cs.AI
**Language:** en-US
**HTML:** https://aiqazaqstan.com/ru/articles/lsa-past-layer-specific-adaptation-and-prototype-transport-for-compositi

arXiv:2610.27203v1 Тип объявления: new Аннотация: Классово-инкрементальное обучение (CIL) позволяет моделям распознавать новые классы со временем, сохраняя предыдущие знания, но многие реальные проблемы являются композиционными, где визуальные концепции возникают из комбинаций примитивов, таких как…

> Материал агрегирован из первоисточника: **arXiv — cs.AI**
> [Читать полностью в arXiv — cs.AI](https://arxiv.org/abs/2610.27203)

**Теги:** #Papers with Code #arXiv

---

*AI Qazaqstan — non-commercial informational portal about AI in Kazakhstan. Machine translations and summaries are AI-generated.*