增量学习中的灾难性遗忘问题：原理与解决方案

目录

前言

一、灾难性遗忘的概念

1.1 什么是灾难性遗忘？

1.2 为什么会发生灾难性遗忘？

二、缓解灾难性遗忘的方法

2.1 数据回放（Rehearsal）

代码示例：数据回放

2.2 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

代码示例：知识蒸馏

2.3 参数正则化（Parameter Regularization）

代码示例：EWC

三、应用场景

3.1 实时推荐系统

3.2 金融风险预测

3.3 自动驾驶

四、注意事项

4.1 数据回放的存储成本

4.2 知识蒸馏的计算成本

4.3 参数正则化的平衡

五、总结

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前言

在增量学习中，模型需要不断适应新任务和新数据，但同时又要保留之前学习到的知识。然而，一个常见的问题是灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。当模型接触到新任务时，它可能会忘记之前任务的知识，导致性能大幅下降。本文将详细介绍灾难性遗忘的原理、原因、解决方案，并通过代码示例展示如何缓解这一问题。

一、灾难性遗忘的概念

1.1 什么是灾难性遗忘？

灾难性遗忘是指在