Что такое continual learning и проблема catastrophic forgetting?

Continual learning (постоянное обучение) — это способность модели машинного обучения обучаться на новых данных последовательно, не забывая ранее изученную информацию. Это важно для систем, которые должны адаптироваться к изменяющимся условиям без необходимости переобучения с нуля.

Проблема catastrophic forgetting (катастрофического забывания) возникает, когда при обучении модели на новых данных она теряет способность правильно работать с ранее изученными задачами или данными. Это связано с тем, что обновление весов модели под новые данные может «перезаписать» знания, полученные ранее.

Для борьбы с этой проблемой применяют различные методы:

• Регуляризация, которая ограничивает изменение важных параметров модели.
• Использование памяти для хранения примеров из прошлых задач (replay).
• Архитектурные решения, например, разделение модели на части для разных задач.

Таким образом, continual learning позволяет моделям эффективно учиться на новых данных без потери старых знаний, что критично для долгосрочного применения ИИ.