#Continual Learning

Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库，提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录，帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手，社区支持持续改进库功能。

此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验，支持学术设置下的分类问题，且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导，适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。

该项目提供了一套持续学习策略和基线示例,基于Avalanche库实现多种算法,如Less-Forgetful Learning和Elastic Weight Consolidation。项目在Permuted MNIST、Split CIFAR-100等数据集上进行了评估,可重现原始论文结果或自定义参数。这为持续学习研究提供了可靠的基准平台,便于比较不同策略的性能。