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AI开发平台MODELARTS-增量模型训练:什么是增量训练

AI开发平台MODELARTS-增量模型训练:什么是增量训练

时间：2024-08-16 20:38:57
AI开发平台MODELARTS 使用ModelArts Standard训练模型

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。

support.huaweicloud.com/usermanual-standard-modelarts/develop-modelarts-1420.html

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