今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)碓隽繉W(xué)習(xí)的有關(guān)報(bào)道，通過閱讀這篇文章，大家可以對(duì)它具備清晰的認(rèn)識(shí)，主要內(nèi)容如下。

一、你了解增量學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程嗎

增量學(xué)習(xí)的發(fā)展圍繞 “適配動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、解決遺忘問題” 逐步演進(jìn)，大致可分為三個(gè)關(guān)鍵階段，形成從簡單模型到復(fù)雜體系的技術(shù)脈絡(luò)。

20 世紀(jì) 70 年代至 90 年代是概念萌芽與初步探索期。這一階段受限于計(jì)算資源，研究聚焦于線性回歸、決策樹等簡單模型，核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的高效處理。1992 年 Kohavi 提出增量學(xué)習(xí)概念及 IIS 算法，為領(lǐng)域奠定理論基礎(chǔ)；此后增量 SVM、增量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法陸續(xù)出現(xiàn)，開始探索復(fù)雜模型的參數(shù)更新邏輯，適配小規(guī)模動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集的需求。

21 世紀(jì)初至 2017 年是技術(shù)規(guī)范與應(yīng)用拓展期。2001 年 Kuncheva 規(guī)范了增量學(xué)習(xí)的定義，使其成為獨(dú)立研究方向；隨后 Learn++.NSE、Learn++.NC 等改進(jìn)算法推出，提升了模型對(duì)概念漂移的適應(yīng)能力。這一時(shí)期，增量學(xué)習(xí)逐漸應(yīng)用于圖像跟蹤、文本分類等領(lǐng)域，同時(shí)隨著互聯(lián)網(wǎng)普及，開始應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理挑戰(zhàn)，分布式計(jì)算技術(shù)的融入進(jìn)一步拓展了其應(yīng)用邊界。

2018 年后進(jìn)入快速爆發(fā)與深度融合期。深度學(xué)習(xí)的普及使 “災(zāi)難性遺忘” 問題愈發(fā)突出，推動(dòng)增量學(xué)習(xí)研究加速。2018 年端到端增量學(xué)習(xí)方法提出，2019 年學(xué)界明確了任務(wù)、領(lǐng)域、類別增量三大核心場景；2020 年后，腦啟發(fā)式記憶機(jī)制、生成式回放等技術(shù)豐富了抗遺忘手段。預(yù)訓(xùn)練大模型的興起催生了 “大模型 + 增量學(xué)習(xí)” 的融合探索，使其在推薦系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療 AI 等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化落地，形成兼顧效率與性能的技術(shù)體系。

二、什么時(shí)候應(yīng)該使用增量學(xué)習(xí)

增量學(xué)習(xí)適用于數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)增長、模型需持續(xù)進(jìn)化且全量重訓(xùn)不可行的場景，核心是解決深度學(xué)習(xí)模型 “災(zāi)難性遺忘” 與訓(xùn)練成本過高的問題，具體適用時(shí)機(jī)可分為四類。

一是數(shù)據(jù)分批到達(dá)的場景。例如電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)、醫(yī)療影像的病例數(shù)據(jù)，會(huì)隨時(shí)間持續(xù)積累，無法一次性獲取全部數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。若每次新增數(shù)據(jù)都全量重訓(xùn)，會(huì)消耗大量算力與時(shí)間，此時(shí)增量學(xué)習(xí)可讓模型僅基于新數(shù)據(jù)和少量舊數(shù)據(jù)樣本更新，高效吸收新知識(shí)。

二是任務(wù)持續(xù)擴(kuò)展的場景。比如圖像分類系統(tǒng)需從識(shí)別 10 類物體擴(kuò)展到 20 類，或自然語言處理模型需新增方言識(shí)別任務(wù)。傳統(tǒng)方法重訓(xùn)會(huì)導(dǎo)致模型遺忘原有任務(wù)能力，增量學(xué)習(xí)通過參數(shù)隔離、知識(shí)蒸餾等策略，實(shí)現(xiàn)新舊任務(wù)能力的共存。

三是算力或存儲(chǔ)資源受限的場景。邊緣設(shè)備（如智能攝像頭、工業(yè)傳感器）的計(jì)算和存儲(chǔ)能力有限，無法存儲(chǔ)海量歷史數(shù)據(jù)或支撐全量訓(xùn)練。增量學(xué)習(xí)可輕量化更新模型，無需依賴中心服務(wù)器的大規(guī)模算力。

四是實(shí)時(shí)性要求高的場景。例如金融風(fēng)控模型需快速適配新的欺詐模式，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需學(xué)習(xí)新的路況特征。增量學(xué)習(xí)能快速完成模型迭代，滿足業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)需求。

簡言之，當(dāng)數(shù)據(jù) / 任務(wù)動(dòng)態(tài)變化、全量重訓(xùn)成本高、需保留歷史能力時(shí)，增量學(xué)習(xí)是最優(yōu)選擇之一。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)增量學(xué)習(xí)的內(nèi)容，如果你對(duì)本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day！