2022年10月18日
持续学习常用6种方法总结：使ML模型适应新数据的同时保持旧数据的性能
摘要： 持续学习是指在不忘记从前面的任务中获得的知识的情况下，按顺序学习大量任务的模型。这是一个重要的概念，因为在监督学习的前提下，机器学习模型被训练为针对给定数据集或数据分布的最佳函数。而在现实环境中，数据很少是静态的，可能会发生变化。当面对不可见的数据时，典型的ML模型可能会性能下降。这种现象被称为灾难 阅读全文
posted @ 2022-10-18 11:46 deephub 阅读(314) 评论(0) 推荐(0) 编辑