En este estudio de ablación analizamos tres componentes clave que permiten el aprendizaje incremental de instancias y la acumulación continua de conocimiento: DBD con etiqueta fusionada FL, DBD con perturbación del espacio de entrada DIS y consolidación del conocimiento KC. Los experimentos muestran que cada bloque aporta una mejora significativa en la estabilidad y la retención frente a nuevos datos.

La técnica de etiquetas fusionadas FL consiste en combinar señales supervisoras complementarias para crear etiquetas más ricas y consistentes durante la actualización incremental. Esta fusión reduce el ruido de etiquetado, mejora la coherencia entre iteraciones y facilita que el modelo incorpore nuevas instancias sin olvidar representaciones previas, especialmente en escenarios con clases solapadas o pocos datos por clase.

El módulo DIS actúa sobre el espacio de entrada mediante perturbaciones controladas y augmentaciones que aumentan la diversidad de ejemplos vistos por el modelo. Al 'polvorear' el espacio de entrada se evita el sobreajuste a las muestras nuevas y se promueve una frontera de decisión más robusta, lo que reduce la degradación del rendimiento sobre datos antiguos cuando se aprende información nueva.

La consolidación del conocimiento KC incluye estrategias como la EMA del profesor para suavizar las actualizaciones y preservar representaciones estables. Mantener una versión del profesor por EMA permite transferir conocimiento acumulado al estudiante sin introducir saltos bruscos que causan olvido catastrófico. La ablación muestra que combinar FL, DIS y KC produce sinergias que superan el aporte individual de cada componente.

En términos prácticos, estas ideas son aplicables a sistemas de agentes IA y soluciones de IA para empresas que necesitan adaptar modelos continuamente sin perder rendimiento histórico. Integrar etiquetas fusionadas, augmentaciones del espacio de entrada y un esquema de profesor por EMA mejora la robustez de modelos de detección, segmentación e identificación de instancias en entornos productivos.

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