科技名词

增量学习

incremental learning

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。

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

【延伸阅读】

增量学习是一种适应现代数据需求（流动性高、更新频繁）的机器学习技术。其核心在于系统能够持续地从新的训练样本中吸收和融合新知识，同时保留已学到的大部分信息。美国计算机科学家罗比·波利卡给增量学习算法给出的定义十分精准，他认为一个理想的增量学习算法应该具备以下五个特征：1.能够从新数据中学习新知识；2.以前处理过的数据无需重新处理；3.每次学习过程中只需处理一个训练观测样本；4.能够在学习新知识的同时，保留已学到的大部分旧知识；5.一旦学习完成，处理过的训练样本就可丢弃。

增量学习与传统的批量学习模式相比，优势非常明显。它不需要保留历史数据，从而大幅减少了存储空间，而且有效地利用了历史学习结果，大幅缩短了新数据的训练时间。这种方法不仅提高了学习效率，也使得模型能够即时反馈最新数据带来的信息变化，非常适合需要实时更新知识库的应用场景。

在生成式人工智能领域，增量学习的应用同样具有突破性意义。特别在需要用户交互的系统中，增量学习使生成模型能够基于新的用户输入不断优化和调整生成策略。这样的动态适应能力确保了模型输出的相关性和个性化程度，进而提高了用户满意度和系统的整体效能。

增量学习广泛应用于许多领域，包括但不限于金融服务的风险管理、电子商务的个性化推荐、网络安全的威胁检测以及智能医疗系统的疾病预测和诊断等。举例来说，在金融业，随着交易行为模式的持续演变，增量学习可以帮助信用卡公司及时调整其欺诈检测模型，以识别和阻止新出现的欺诈行为。

尽管增量学习表现出巨大的优势和潜力，但仍然面临着挑战，其中最主要的是如何平衡新旧知识的保存，防止出现所谓的“灾难性遗忘”。这是说在学习新信息的过程中，旧有的知识可能被覆盖，从而损失重要的已学信息。未来的研究将致力于开发更高效的算法，以改善模型的记忆机制，使其能在累积新知识的同时，更好地保留历史学习成果。