18. 持续学习

持续学习

       我们生活在有趣的时代。随着研发分布到全球,你了解到有很多人可以胜任你的工作。你需要持续学习以让自己符合市场需要,否则,就会变得落伍,困在相同的工作里,直到一天不再需要你了,或者你的工作外包给更便宜的资源了。
        你该怎么办呢?有些雇员很慷慨地提供培训来扩展你的技能,其他的可能完全不能花费时间或者金钱在培训上。你需要自己负责自己的教育。
       这里有一些保持学习的方法,其中很多可以在网上免费获得:
       · 看书,杂志,博客,推特,以及网页。如果你想在某个主题深入研究,可以考虑加入一个邮件组或者新闻组。
       · 如果你真的想深入一门技术,就行动吧——写一些代码。
       · 总是尝试和一个导师一起工作,因为作为最强的人会阻挠你的教育。尽管你可以向任何人学习,但是你可以从一个比你更聪明、更有经验的人学得更多。如果你找不到导师了,考虑离开吧。
       · 使用虚拟导师。找到网上你真正喜欢的作者和开发者,阅读他们写的一切。订阅他们的博客。
       · 熟知你使用的框架和库。知道原理会让你知道更好地应用。如果它们是开源的,那真是太幸运了。使用调试器步入它们的代码,查看里面作了些什么,你会看到真正聪明的人撰写的、审核的代码。
       · 在你犯错时,修正bug时,研究问题时,都努力做到真正理解发生了什么。很可能其他人也遇到相同的问题并在网上发出来。此时Google真是很有用。
       · 学习东西的一个真正的好办法是教和说。当人们要听你说、向你提问时,你就非常有学习的动机了。在工作中、用户组中或者本地会议中尝试一下午餐学习法。
       · 加入或者建立一个你所感兴趣的某种语言、技术、规则的学习组(模式社区)或本地用户组。
       · 参加会议。如果不能去的话,很多会议也会在网上免费提供。
       · 上下班中途远?听一下播客吧。
       · 曾在代码库中使用静态分析工具,在看IDE中很多警告?理解它们是什么意思以及为什么。
       · 听从The Pragmatic Programmers中的忠告,每年学一门新语言,至少学习一门新技术或一个新工具。扩展范围能让你产生新的想法并在现在的技术中使用。
       · 并不是你要学的一切都与技术有关。学习你工具所在的行业领域,这样就能更好地理解需求并帮助解决商业问题。学习如何变得更高产——如何工作得更出色——是另一个不错的选择。
       · 重回学校。
        如果能有像黑客帝国中Neo一样的能力就好了,只需要简单地把我们所需的信息下载到大脑中。但是我们没有,所以这需要时间投入。你不用把每个小时都花在学习上,而每周一点时间也完全没有强。工作之外(应该)有另外一个生活。
        技术日新月异,不要落伍。

原文:Continuous Learning byClint Shank

### 持续学习模型概述 持续学习(Continual Learning),也被称为终身学习(Lifelong Learning),是一种让机器学习模型能够随着时间推移不断适应新任务、新环境的学习范式。其核心挑战在于如何使模型在学习新知识的同时保留旧知识,而不发生灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)。这种现象通常发生在传统神经网络中,当模型被重新训练以适应新任务时,它可能会忘记之前学到的知识。 为了应对这一问题,研究者提出了多种策略和技术来实现持续学习的目标: #### 方法一:正则化方法 一种常见的解决办法是通过引入正则化项到损失函数中,从而约束模型参数的变化范围,使其不会过度偏离先前的任务所学得的状态。例如弹性权重巩固(Elastic Weight Consolidation, EWC)就是这种方法的一个典型代表[^4]。该算法会计算对于每一个任务而言哪些参数最为重要,并给予这些参数更高的保护力度以免受后续更新的影响。 #### 方法二:动态架构扩展 另一种思路则是允许网络结构随着新增加的任务而相应调整大小或者形态。比如Progressive Neural Networks(PNNs),这类方法会在每次遇到新的任务时创建一组全新的连接层附加至原有网络之上,这样既保持了历史信息又不影响未来拓展能力[^2]。 #### 方法三:记忆重放机制 还有一种有效途径叫做经验回放(Experience Replay) 或者生成对抗网络辅助的经验回放(GAN-based Experience Replay) 。前者类似于强化学习领域中的做法,在线存储一部分过往样本并周期性地混入当前批次一起训练;后者则利用GAN自动生成类似过去数据分布的新实例来进行混合训练,以此达到缓解遗忘的目的[^1]。 ```python import torch.nn as nn from torchvision import models class ContinualLearningModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes_initial=10): super().__init__() self.base_model = models.resnet18(pretrained=True) self.classifier = nn.Linear(self.base_model.fc.in_features, num_classes_initial) def forward(self, x): features = self.base_model(x) output = self.classifier(features) return output def add_new_task(self, new_num_classes): old_classifier = self.classifier.weight.data.clone() # 扩展分类器以支持更多类别 self.classifier = nn.Linear(self.classifier.in_features, new_num_classes).cuda() # 初始化新类别的权重接近于原权重 with torch.no_grad(): self.classifier.weight[:old_classifier.shape[0]] = old_classifier ``` 上述代码展示了一个简单的基于ResNet的基础连续学习框架示例。其中`add_new_task()`函数展示了如何向现有模型添加额外的输出单元以便处理增加的任务数量情况下的场景转换需求[^3]。
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