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视觉类增量学习方法能迁移到蛋白质领域吗?冻结蛋白质编码器的诊断性基准评测

arXiv cs.LG ↗ · 2026-10-15 缓存

该论文对九种主流类增量学习(CIL)方法在五个冻结的蛋白质编码器上的表现进行了系统基准测试,发现没有方法能可靠跨编码器迁移,并分析了失败源于嵌入几何异质性与不稳定的梯度稳定性信号,主张持续学习设计应将表征本身作为核心组件。

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