0. Abstract Unsupervised Continual Learning 우리는 학습된 특성 표현을 분석하는 체계적인 연구를 수행하고, 비약적인 잊혀짐(catastrophic forgetting)에 대한 더 뛰어난 내구성을 갖고 일관되게 더 나은 성능을 달성하며, 분포 외 작업에 대해 더 나은 일반화를 시키는 것을 보여줍니다. Lifelong Unsupervised Mixup (LUMP) 간단하지만 효과적인 기술을 제안하며 현재 작업과 이전 작업의 인스턴스 사이를 보간하여 비약적인 잊혀짐을 완화 1. Introduction UCL 구현 방법 기존의 SCL 전략을 비지도 지속 학습 프레임워크로 확장하고 현재의 최첨단 표현 학습 기술인 SimSiam (Chen & He, 2021)과 BarlowTwin..
