剪辑 CLOPS是基于重播的持续学习策略,它同时使用缓冲区存储和获取机制。 在“ CLOPS:生理信号的持续学习”中描述了该方法。 要求 CLOCS代码要求 Python 3.6或更高版本 PyTorch 1.0或更高版本 数据集 下载 可以从以下链接下载数据集: PhysioNet 2020年: ://physionetchallenges.github.io/2020/ 查普曼(Chapman): : 心脏病学: : 前处理 为了针对CLOPS适当地预处理数据集,请参考以下存储库: ://anonymous.4open.science/r/9ecc66f3-e173-4771-90ce-ff35ee29a1c0/ 训练 要在本文中训练模型,请运行以下命令: python run_experiments.py 评估 要评估本文中的模型,请运行以下命令: python