持续学习中避免灾难性遗忘的Elastic Weight Consolidation Loss数学原理及代码实现

训练人工神经网络最重要的挑战之一是灾难性遗忘。神经网络的灾难性遗忘（catastrophic forgetting）是指在神经网络学习新任务时，可能会忘记之前学习的任务。这种现象特别常见于传统的反向传播算法和深度学习模型中。主要原因是网络在学习新数据时，会调整权重以适应新任务，这可能会导致之前学到的知识被覆盖或忘记，尤其是当新任务与旧任务有重叠时。

在本文中，我们将探讨一种方法来解决这个问题，称为Elastic Weight Consolidation。EWC提供了一种很有前途的方法来减轻灾难性遗忘，使神经网络在获得新技能的同时保留先前学习任务的知识。

在任务a和任务B的灰色和黄色区域中，存在许多具有期望的低误差的最优参数配置。假设我们为任务A找到了一个这样的配置θꭺ*，当继续从这样的配置训练模型到新的任务B时，会出现三种不同的场景:

 

https://avoid.overfit.cn/post/56aee34117764e89a1a707c316fa305f