# LSA-PAST: 面向组合式增量学习的层特定适应与原型传输

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**Published:** 2026年10月21日
**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/zh/articles/lsa-past-layer-specific-adaptation-and-prototype-transport-for-compositi

arXiv:2610.27203v1 发布类型: new 摘要: 类增量学习(CIL)使模型能够随时间识别新类别同时保留先验知识,但许多现实问题是组合式的,视觉概念源自基元组合,例如…

> 内容来自原始来源： **arXiv — cs.AI**
> [在 arXiv — cs.AI 阅读全文](https://arxiv.org/abs/2610.27203)

**标签：** #Papers with Code #arXiv

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