推荐几篇近3年增量学习领域比较优秀的文献

以下是我推荐的几篇优秀的增量学习领域的文献：

1. "Online Learning: A Comprehensive Survey" by Shai Shalev-Shwartz. 这篇综述文章系统地介绍了在线学习的基本概念、发展历程、理论分析、算法分类和应用领域等方面的内容。

2. "Incremental Learning for Robust Visual Tracking" by Kaihua Zhang, Lei Zhang and Ming-Hsuan Yang. 这篇文章基于核方法，提出了一种增量学习方法，用于视觉跟踪任务，并在多个数据集上验证了其有效性。

3. "Online Learning with Kernels" by John C. Platt. 这篇文章介绍了在线核学习的基本原理和算法，以及在线核学习在文本分类、语音识别、图像识别等任务中的应用。

4. "A Survey on Incremental Learning for Deep Neural Networks" by Alexander Wong, Mohammad Javad Shafiee and Francis Li. 这篇综述文章介绍了深度神经网络增量学习的基本概念、算法分类、优缺点等方面的内容，并提出了未来研究的方向。

5. "Incremental Learning of Object Detectors without Catastrophic Forgetting" by German Ros, Laura Sellart, Joanna Materzynska and David Vazquez. 这篇文章提出了一种无遗忘增量学习方法，用于目标检测任务，并在多个数据集上验证了其有效性和优越性。

希望对你有所帮助！