Краткое содержание

arXiv:2511.05421v1 Тип объявления: новый Аннотация: Непрерывное обучение — это развивающееся направление в области глубокого обучения, в рамках которого от модели ожидается способность непрерывно осваивать новые задачи, не забывая ранее приобретённый опыт. В этой области было достигнуто значительное число достижений, однако лишь немногие работы были посвящены задаче восстановления изображений. Обработка больших размеров изображений и различная природа различных видов деградаций представляет собой уникальную проблему в области восстановления. Однако существующие подходы требуют значительных архитектурных изменений для адаптации к новым задачам, что приводит к существенным вычислительным затратам. Методы регуляризации неприменимы для задач восстановления, поскольку различные проблемы восстановления требуют различного типа обработки признаков. В данном направлении мы предлагаем простое изменение свёрточного слоя, позволяющее адаптировать знания, полученные при выполнении предыдущих задач восстановления, без изменения основной архитектуры сети. Это позволяет легко интегрировать предложенный подход в