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  • 8.11 Life Long Learning(终身学习)


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    文章目录

      • 什么是Life Long Learning?
      • Life Long Learning的难点
      • 对比
      • 评估方法
      • 为什么灾难遗忘
      • 终身学习的解法
        • 1.部分神经元可塑性(selective synaptic plasticity)
          • 正则化方法
          • 寻找合适的参数b
          • EWC
          • MAS
          • SCP
          • 典型算法:GEM (Gradient Episodic Memory)
        • 2 动态神经网络结构
          • 典型算法:PathNet
          • CPG
          • DEN
          • Expert Gate
          • Net2Net
        • 3 记忆复用
        • 4 其它模型
      • 任务顺序
      • 参考

    什么是Life Long Learning?

    字面意思是活到老,学到老。对于一个训练好的神经网络模型来说,让这个网络学习新的任务的时候,如何避免遗忘之前的任务,这就是Life Long Learning的内容。

    我们一般对AI的想象是这样的:给网络任务一的资料,训练完之后就可以很好的解决任务一;再给网络任务二的资料,训练完之后就可以很好的解决任务一&任务二;再给网络任务三的资料,训练完之后就可以很好的解决任务一&任务二&任务三,以此类推。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_43940950/article/details/127041778
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