在深度类别增量学习中，如何通过算法中心的策略有效避免灾难性遗忘问题？请结合CNN和视觉Transformer模型，具体说明其应用。

避免灾难性遗忘是深度类别增量学习中的一个关键挑战，算法中心的策略致力于解决这一问题。在实践中，我们可以通过多种算法来缓解这一问题，其中EWC（经验权重衰减）、GEM（gradient episodic memory）和IWANN（incremental weight normalization）是三种常见的策略。

参考资源链接：[深度学习增量学习综述：数据、模型与算法的最新进展](https://wenku.csdn.net/doc/1q556w8eb4?spm=1055.2569.3001.10343)

EWC算法通过引入正则化项来惩罚那些对旧知识学习重要的参数变化，从而保护旧类别信息。在应用到CNN和视觉Transformer模型时，EWC会在训练新类别的过程中限制模型对关键参数的更新，从而维持对旧类别的识别能力。

GEM算法通过构建一个有限大小的内存来存储历史数据的梯度信息，确保新旧数据的梯度不会互相抵消。在CNN和视觉Transformer模型的增量学习中，GEM可以用来确保新学习的类别不会影响旧类别性能，通过定期回顾存储的梯度信息来调整当前学习过程。

IWANN算法则是通过规范化权重更新来实现，它通过调整权重更新过程中的学习率和权重变化，使得在学习新类别时不会对旧知识造成太大的影响。对于CNN和视觉Transformer模型，IWANN可以帮助模型在更新时保持稳定性，减小对旧类别知识的破坏。

在实际应用中，结合这些算法的深度学习模型可以通过一系列优化策略来提高其适应新类别的能力。例如，在训练过程中，可以交替使用旧数据和新数据进行训练，或者结合数据增强技术来生成更多的训练样本。同时，也可以采用知识蒸馏技术，通过保留一个稳定的教师模型来指导学生模型的学习，从而避免在新类别学习过程中损失旧类别的性能。

通过这些策略的应用，深度学习模型如CNN和视觉Transformer在面对新类别时能够更有效地避免灾难性遗忘，实现更加稳健的增量学习能力。

参考资源链接：[深度学习增量学习综述：数据、模型与算法的最新进展](https://wenku.csdn.net/doc/1q556w8eb4?spm=1055.2569.3001.10343)