如何实现增量学习 ？ Incremental Implementation

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在机器学习领域，Incremental Learning（增量学习）是一个重要的话题。这个概念最早于2006年提出。当时他在Stanford University获得博士学位。他将其定义为"the process of continually learning from new data in a way that can be added to an existing model without completely discarding the previous version."。增量学习的目的是能够持续地学习新的数据并可以被加入到已经存在的模型中而不需要完全抛弃之前的版本。那么如何实现增量学习呢？我们可以从以下几个方面进行考虑。

1.模型复用

首先，我们可以考虑对已有的模型进行一定程度上的复用，即只训练新增数据，而不是重新训练整个模型。这种方式可以节省大量的时间和资源。

2.局部迁移学习

其次，我们可以在不同阶段采用不同的学习策略。例如，在前期适合采用少量样本、稀疏数据的快速学习方法；而后期适合采用更多样本、高维数据的深度学习方法。这样既可以保证精度，又可以逐步转变成全新知识。

3.半监督学习

第三，增量学习也可以结合一定的半监督学习来进一步提升效果。由于现