Sampling Training Data for Continual LearningBetween Robots and the Cloud这篇论文的论文总结
本文主要介绍了一种用于连续学习的训练数据采样方法，以便在机器人和云之间共享知识。该方法基于自适应采样策略，可以在保持数据分布的同时减少存储和传输开销。作者在真实场景中的实验结果表明，该方法可以提高模型性能并减少资源消耗。这一方法对于机器人和云之间的协作有着很大的实际意义，可以帮助实现机器人的智能化和优化。
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