增量学习

拼音：zēng liàng xué xí

英语：incremental learning

学科：计算机科学技术_人工智能_机器学习

相关名词：联想学习、在线学习

定义：在获得新的训练样本后，不需抛弃已有学习器进行重新训练，只对已有学习器进行少量更新的机器学习过程。

增量学习

增量学习是一种特殊的机器学习技术，它允许学习器在接收到新的训练样本时，不需要从头开始重新训练整个模型，而是能够利用已有的学习成果，仅对模型进行少量的更新。这种学习方式特别适用于那些数据持续产生或数据量非常大的场景，因为它能够显著减少计算资源和时间的消耗，同时保持模型的实时性和准确性。

在增量学习中，学习器通常具备一种机制来评估新样本对模型的影响，并据此调整模型的参数或结构。这种机制可能包括权重更新、模型扩展、知识迁移等多种技术。通过增量学习，学习器能够不断地从新的数据中学习新的知识，并将其融合到已有的知识体系中，从而实现持续的学习和进化。

增量学习的优点包括：

1.高效性：不需要重新训练整个模型，能够显著减少计算资源和时间的消耗。

2.实时性：能够实时地处理新的数据，并快速更新模型以适应新的环境。

3.适应性：能够灵活地处理不同规模和类型的数据，包括流式数据和大规模数据集。

然而，增量学习也面临一些挑战，如如何有效地评估新样本对模型的影响、如何避免模型过拟合或欠拟合等问题。因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求来选择合适的增量学习算法和技术。