AI开发平台MODELARTS-增量模型训练:什么是增量训练
时间：2025-05-28 18:37:17
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什么是增量训练
增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。
增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。
增量训练特别适用于以下情况：
- 数据流更新：在实际应用中，数据可能会持续更新，增量训练允许模型适应新的数据而不必重新训练。
- 资源限制：如果重新训练一个大型模型成本过高，增量训练可以是一个更经济的选择。
- 避免灾难性遗忘：在传统训练中，新数据可能会覆盖旧数据的知识，导致模型忘记之前学到的内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。
增量训练在很多领域都有应用，比如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。
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