23、深入理解增量学习

深入理解增量学习

增量学习是机器学习领域中一个重要的研究方向，它主要研究如何在不断接收新数据的过程中，持续更新和优化模型。本文将围绕增量学习中的一致性和保守性要求展开探讨，并结合正则擦除模式语言的案例进行分析。

基本概念

在深入探讨之前，我们先明确一些基本概念。

一致性定义

• 全局一致性 ：对于可索引类 $C$、假设空间 $H = (L_j) {j\in N}$ 和迭代推理机 $M$，若对于 $C$ 中某个语言 $L$ 的每个文本段 $t[n]$，都有 $content(t[n]) \subseteq L {M[init,t[n]]}$，则称 $M$ 对 $C$ 是全局一致的。
• 局部一致性 ：若对于 $C$ 中某个语言 $L$ 的每个文本段 $t[n]$，都有 $t(n) \in L_{M[init,t[n]]}$，则称 $M$ 对 $C$ 是局部一致的。

用表格总结如下：
| 一致性类型 | 定义 |
| ---- | ---- |
| 全局一致性 | $content(t[n]) \subseteq L_{M[init,t[n]]}$ |
| 局部一致性 | $t(n) \in L_{M[init,t[n]]}$ |

保守性定义

• 全局保守性 ：对于可索引类 $C$、假设空间 $H = (L_j) {j\in N}$ 和迭代推理机 $M$，若对于