Eine stationäre (und daher kompatible) Repräsentation ist alles, was Sie brauchen

arXiv:2606.12488v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Das Erlernen kompatibler Repräsentationen zielt darauf ab, Feature-Repräsentationen zu erlernen, die über die Zeit hinweg austauschbar verwendet werden können, wenn ein Modell Aktualisierungen durchläuft. In diesem Paper demonstrieren wir, dass stationäre Repräsentationen, die von d-Simplex festem Klassifizierer gelernt wurden