Kontinuierliches Lernen

Continual Learning, auch bekannt als Inkrementelles Lernen oder Lebenslanges Lernen, bezieht sich auf Trainingsmethoden für Modelle, die mehrere Aufgaben nacheinander lernen, während sie das Wissen aus früheren Aufgaben beibehalten. Dieser Ansatz umfasst die Validierung des Modells mit Aufgabenidentifikatoren (Task-IDs) während des Trainings neuer Aufgaben, ohne auf Daten alter Aufgaben zuzugreifen. Continual Learning zielt darauf ab, die Anpassungsfähigkeit eines Modells in dynamischen Umgebungen zu verbessern und hat erheblichen Anwendungswert, insbesondere in Szenarien, in denen die Daten ständig wechseln.