联合类增量学习如何应对全局模型在新类别加入时对旧类别知识的遗忘问题？请结合《缓解灾难性遗忘：联合类增量学习的全局与局部遗忘补偿》资料进行说明。

全局模型在面对类别增量学习时，面临的主要挑战之一是灾难性遗忘，即新类别数据的加入会导致模型对旧类别知识的丢失。为了解决这一问题，联合类增量学习提出了GLFC模型，该模型通过引入类感知梯度补偿损失和类语义关系蒸馏损失来解决局部遗忘问题，即客户端在更新模型时保持旧类别知识的影响力。

参考资源链接：[缓解灾难性遗忘：联合类增量学习的全局与局部遗忘补偿](https://wenku.csdn.net/doc/6nkoyjn191?spm=1055.2569.3001.10343)

在全局遗忘问题上，GLFC模型设计了一个代理服务器，它的功能是在新任务到来时选择最佳的旧全局模型作为参考，以此帮助重建和维持旧类别间的知识。这种方法有助于减轻由于非独立同分布（non-I.I.D）类别的客户端造成的类别不平衡问题。

同时，为了降低通信成本并加强隐私保护，GLFC模型采用了一种基于梯度的通信机制。这种机制允许客户端仅发送模型梯度更新，而不是整个模型，从而减少了通信量并保护了用户数据的隐私。这种策略不仅应对了全局模型的遗忘问题，也提高了联邦学习在实际应用中的可行性和效率。

总体而言，GLFC模型是针对联邦学习中的灾难性遗忘问题提出的一种创新解决方案，它不仅关注局部遗忘问题，还有效缓解了全局模型遗忘旧类别的风险，使得联邦学习系统能够更好地适应动态变化的数据分布。如果你对联合类增量学习或联邦学习感兴趣，可以参考提供的资料《缓解灾难性遗忘：联合类增量学习的全局与局部遗忘补偿》来获得更深入的理解和进一步的实践指导。

参考资源链接：[缓解灾难性遗忘：联合类增量学习的全局与局部遗忘补偿](https://wenku.csdn.net/doc/6nkoyjn191?spm=1055.2569.3001.10343)