継続学習

継続学習、または逐次学習や生涯学習とも呼ばれる手法は、モデルが複数のタスクを順次学習しながら、以前のタスクから得た知識を保持するための訓練方法です。このアプローチでは、新しいタスクの訓練中にタスク識別子(task-ids)を使用してモデルを検証しますが、古いタスクのデータにはアクセスしません。継続学習は、モデルの動的な環境への適応性を向上させることを目指しており、特にデータが常に変化するシナリオにおいて大きな応用価値があります。

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