在下述的內(nèi)容中，小編將會對增量學(xué)習(xí)的相關(guān)消息予以報道，如果增量學(xué)習(xí)是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、增量學(xué)習(xí)有哪些分類

增量學(xué)習(xí)的分類圍繞數(shù)據(jù)特性、任務(wù)場景、技術(shù)邏輯三大核心維度展開，不同分類維度對應(yīng)不同應(yīng)用需求，核心可分為以下四類，清晰界定各類場景的技術(shù)邊界：

1、按增量數(shù)據(jù)類型分類

分為類別增量、領(lǐng)域增量、任務(wù)增量。類別增量是最常見類型，新數(shù)據(jù)包含舊類別未覆蓋的新類別，需模型習(xí)得新類別知識且不遺忘舊類別；領(lǐng)域增量指數(shù)據(jù)分布發(fā)生變化，核心是適配分布偏移；任務(wù)增量則是新增不同但相關(guān)的任務(wù)，要求模型兼容多任務(wù)能力。

2、按學(xué)習(xí)目標(biāo)分類

包括知識累積型和模型適配型。知識累積型聚焦 “新知識添加”，如推薦系統(tǒng)通過增量用戶行為數(shù)據(jù)累積用戶偏好知識；模型適配型側(cè)重 “動態(tài)環(huán)境適配”，如工業(yè)質(zhì)檢模型通過新增生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，適配設(shè)備參數(shù)變化后的檢測需求。

3、按技術(shù)實現(xiàn)邏輯分類

可分為參數(shù)更新型、數(shù)據(jù)回放型、結(jié)構(gòu)擴(kuò)展型。參數(shù)更新型通過正則化約束保護(hù)舊知識參數(shù)，僅微調(diào)新數(shù)據(jù)相關(guān)參數(shù)；數(shù)據(jù)回放型通過保存少量歷史樣本，與新數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練緩解遺忘；結(jié)構(gòu)擴(kuò)展型則動態(tài)增加模型神經(jīng)元或網(wǎng)絡(luò)層，為新知識分配專屬參數(shù)空間。

4、按應(yīng)用場景規(guī)模分類

分為小規(guī)模增量和大規(guī)模增量。小規(guī)模增量適用于數(shù)據(jù)量小、場景單一的場景；大規(guī)模增量針對海量流式數(shù)據(jù)，需結(jié)合分布式計算、模型量化等技術(shù)提升效率。

二、增量學(xué)習(xí)的主要算法

增量學(xué)習(xí)算法圍繞 “保留舊知識、吸收新知識” 核心目標(biāo)設(shè)計，可分為三大主流類別，適配不同深度學(xué)習(xí)場景。

第一類是基于數(shù)據(jù)重放的算法，核心思路是存儲舊任務(wù)的代表性樣本，在新任務(wù)訓(xùn)練時混合新舊數(shù)據(jù)共同訓(xùn)練，以此緩解災(zāi)難性遺忘。典型算法有 iCaRL，它通過特征蒸餾篩選并存儲舊任務(wù)的核心樣本，同時結(jié)合知識蒸餾讓新模型繼承舊模型的分類能力，兼顧存儲效率與性能保留，適用于數(shù)據(jù)存儲資源有限的場景。

第二類是基于參數(shù)隔離的算法，通過固定舊任務(wù)關(guān)鍵參數(shù)或新增網(wǎng)絡(luò)分支來學(xué)習(xí)新任務(wù)，避免參數(shù)更新對舊知識的覆蓋。代表算法如 EWC，它計算舊任務(wù)中重要參數(shù)的權(quán)重，在新任務(wù)訓(xùn)練時對這些參數(shù)的更新施加懲罰，確保核心知識不被破壞；還有 SplitNN，直接為新任務(wù)分配獨立的網(wǎng)絡(luò)分支，新舊任務(wù)參數(shù)互不干擾，適合任務(wù)差異較大的增量場景。

第三類是基于知識蒸餾的算法，借助舊模型的輸出監(jiān)督新模型訓(xùn)練，將舊知識 “蒸餾” 到新模型中。經(jīng)典算法如 KD，讓新模型學(xué)習(xí)舊模型的軟標(biāo)簽輸出，而非僅依賴硬標(biāo)簽，從而保留舊模型的泛化能力；后續(xù)改進(jìn)算法如 LwF，進(jìn)一步簡化蒸餾流程，無需存儲舊數(shù)據(jù)，僅用舊模型的預(yù)測結(jié)果指導(dǎo)新模型訓(xùn)練，適用于數(shù)據(jù)隱私受限或無法存儲舊數(shù)據(jù)的場景。

這三類算法從數(shù)據(jù)、參數(shù)、知識三個維度解決增量學(xué)習(xí)的核心問題，可根據(jù)實際場景的資源與任務(wù)需求靈活選擇。

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