持续学习：PyTorch实施各种持续学习方法（XdG，EWC，在线EWC，SI，LwF，GR，GR +蒸馏，RtF，ER，A-GEM，iCaRL）-源码
持续学习
这是以下论文中描述的持续学习实验的PyTorch实现：
三种持续学习的方案（）
具有反馈连接的生成性重放是持续学习的通用策略（）
要求
当前版本的代码已经过测试：
pytorch 1.1.0
torchvision 0.2.2
运行实验
可以使用main.py运行单个实验。 主要选项有：
--experiment ：哪个任务协议？ （ splitMNIST | permMNIST ）
--scenario ：根据哪种情况？ （ task | domain | class ）
--tasks ：多少个任务？
要运行特定方法，请使用以下命令：
上下文相关门（XdG）：
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评论信息
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