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提出REDAR：将类增量学习中的正则化强度选择建模为序列决策问题，用轻量级强化学习智能体根据当前性能与数据统计动态输出每个阶段的知识蒸馏系数，在CIFAR-100和Tiny-ImageNet上降低了遗忘并提升了前向迁移。