随机傅里叶特征

基于典型相关分析的 CLIP 持续学习子空间对齐

Subspace Alignment for CLIP-based Continual Learning via Canonical Correlation Analysis

针对 CLIP 单模态持续学习中视觉分支漂移强于文本分支的「非对称漂移」问题，用跨任务累积的视觉-文本协方差求解 CCA 共享子空间，在不改动 CLIP 参数、不用样本回放的前提下恢复跨模态对齐；这一子空间对齐思路可直接迁移到任何需要冻结主干、只做后处理投影的持续学习或跨模态检索场景。