지속적 사전학습
지속적인 사전 학습은 새로운 데이터와 작업에 적응하기 위해 모델 매개변수를 지속적으로 업데이트하는 연속 학습 방법으로, 모델의 일반화 능력과 실시간 적응성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 동적 환경에서 큰 장점을 가지고 있어, 모델 성능을 효과적으로 향상시키고 대규모 라벨링된 데이터에 대한 의존성을 줄이며, 모델의 실제 활용성과 유연성을 증가시킵니다.
지속적인 사전 학습은 새로운 데이터와 작업에 적응하기 위해 모델 매개변수를 지속적으로 업데이트하는 연속 학습 방법으로, 모델의 일반화 능력과 실시간 적응성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 동적 환경에서 큰 장점을 가지고 있어, 모델 성능을 효과적으로 향상시키고 대규모 라벨링된 데이터에 대한 의존성을 줄이며, 모델의 실제 활용성과 유연성을 증가시킵니다.