Laten Vision CIL-methoden zich vertalen naar proteïnen? Een diagnostische benchmark van bevroren proteïne-encoders

arXiv:2610.18879v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Eiwitfunctie-annotatie werkt over een uitbreidende labelruimte, waardoor class-incremental learning (CIL) een natuurlijk raamwerk is om nieuw ontdekte functies te integreren zonder volledige hertraining. Toch zijn bestaande CIL-methoden grotendeels ontwikkeld in de visiecontext en zijn ze niet systematisch geëvalueerd over bevroren eiwitrepresentaties. We voeren een gecontroleerde benchmark uit van negen representatieve CIL-methoden over vijf sequentie-, structuur- en seq