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持续学习（Continual Learning）：让AI像人类一样终身成长

news 2025/10/12 9:35:19

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持续学习（Continual Learning，CL），也称为终身学习（Lifelong Learning）或增量学习（Incremental Learning），是机器学习的一个重要分支，致力于使模型能够像人类一样连续学习一系列任务，而不会忘记之前学到的知识。这与人类的学习方式类似——我们每天都在获取新信息，但不会因此忘记如何阅读或走路。

1. 持续学习的基本概念与核心挑战

1.1 什么是持续学习？

持续学习是指模型从数据流中连续学习的过程，在不断吸收新知识的同时保持对已有知识的记忆能力。与传统的批量学习不同，持续学习更符合现实世界的动态特性，因为数据通常不是一次性全部可用，而是随着时间的推移逐步到达。

1.2 核心挑战：灾难性遗忘

持续学习面临的主要挑战是灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）——当模型学习新任务时，其在新任务上的性能提高是以在旧任务上的性能下降为代价的。

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2. 持续学习的类型与场景

根据任务边界和测试时信息的不同，持续学习通常分为三种场景：

任务增量学习（Task-IL）：测试时提供任务标识符，只需输出对应任务的预测结果
领域增量学习（Domain-IL）：测试时不提供任务信息，但不同任务共享输出空间
类别增量学习（Class-IL）：测试时不提供任务信息，且每个任务有独立的输出空间

这三种场景的难度依次增加，其中类别增量学习是最具挑战性也是最接近实际应用的场景。

3. 持续学习的主要方法

持续学习方法大致可分为三类：基于重放的方法、基于正则化的方法和基于动态架构的方法。

3.1 基于重放的方法

基于重放的方法通过存储部分旧数据或生成类似旧数据的样本，在新任务学习时同时训练新旧数据，以减轻遗忘。

3.2 基于正则化的方法

基于正则化的方法通过添加约束来防止重要参数发生大幅变化，从而保护已学知识。著名的EWC（Elastic Weight Consolidation）算法就是这类方法的代表。

3.3 基于动态架构的方法

基于动态架构的方法为每个任务分配专门的模型组件，通过扩展模型结构或使用掩码来适应新任务而不影响旧任务性能。

4. 预训练模型与持续学习

近年来，预训练模型（PTMs）在持续学习中变得越来越重要。这些模型在大规模数据上预训练后具有丰富的通用知识，如何在此基础上进行持续学习成为一个关键研究方向。

四川大学团队提出的ACL框架（Adapt before Continual Learning）是一个创新性方法，它在核心持续学习过程之前，先对预训练模型进行短暂的适应调整，使其更好地适应当前任务的数据分布。这种方法像让一位物理学家在保持物理知识的基础上，通过短期强化学习获取足够的生物学知识，从而能够更好地解决生物学问题，同时不忘记物理学知识🔥。