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另一个需要考虑的重要方面是偶然遗忘的界限，因为并非所有的遗忘情况都会产生积极的结果。在教育理论中，过度遗忘可能会使问题解决变得过于具有挑战性，潜在地阻碍学生的学习流程通道，从而产生负面体验 同样，不适当的存档实践可能会导致机器学习模型的灾难性遗忘和荒谬的决策制定，这给我们带来了新的挑战，即确定不同类型训练任务中适当的遗忘界限，确保遗忘被有效和适当地应用。这种形式的遗忘有助于优化模型的内存利用，提高其概括能力，并增强其对不同数据集和任务的适应性。在这里，我们探索当前的研究空白，以推动该领域的发展。