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持续学习Continual Learning原理与代码实例讲解

continual learning

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持续学习 (Continual Learning) 原理与代码实例讲解

关键词: 持续学习,机器学习,深度学习,灾难性遗忘,知识迁移

1. 背景介绍

人类能够不断学习新的知识和技能,而不会忘记之前学过的内容。然而,传统的机器学习模型在学习新任务时,往往会遭受灾难性遗忘 (catastrophic forgetting) 的问题,即在新任务上表现良好的同时,却丧失了在旧任务上的性能。

为了解决这个问题,持续学习 (Continual Learning) 应运而生。持续学习旨在使机器学习模型能够像人类一样,在不忘记之前知识的情况下,不断学习新的知识和技能。

2. 核心概念与联系

2.1 持续学习定义

持续学习是指机器学习模型在顺序学习多个任务时,能够保持对先前任务的性能,并有效地学习新任务的能力。

2.2 挑战

  • 灾难性遗忘: 学习新任务时,模型参数被更新,导致对旧任务的预测能力下降。
  • 任务间干扰: 不同任务的数据分布可能存在差异,导致模型难以区分和学习。
  • 数据效率: 持续学习需要模型能够高效
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