揭秘深度学习中的微调难题：如何运用弹性权重巩固（EWC）策略巧妙应对灾难性遗忘，附带实战代码详解助你轻松掌握技巧
快速解决模型微调灾难性遗忘问题 随着深度学习的发展，模型的微调成为了提升现有模型性能的重要手段之一。然而，在对预训练模型进行微调时，一个常见的问题是“灾难性遗忘”，即模型在新任务上训练后，会遗忘之前学到的知识。这不仅影响了模型在原有任务上的表现，还限制了模型在多任务学习中的应用。本文将探讨如何通过不同的策略来缓解...
深度学习之不遗忘训练
基于深度学习的不遗忘训练（也称为抗遗忘训练或持久性学习）是针对模型在学习新任务时可能会忘记已学习内容的一种解决方案。该方法旨在使深度学习模型在不断接收新信息的同时，保持对旧知识的记忆。以下是这一领域的主要内容和方法： 1. 不遗忘训练的背景 灾难性遗忘：深度学习模型在训练新任务时，往往会在参数更新过程中丧失对旧任务的知识，尤其是在数据量有限的情况下。 持续学习需求：在动态...
Tree-CNN：一招解决深度学习中的「灾难性遗忘」
网络结构及学习策略 网络结构 Tree-CNN 模型借鉴了层分类器，树卷积神经网络由节点构成，和数据结构中的树一样，每个节点都有自己的 ID、父亲（Parent）及孩子（Children），网（Net，处理图像的卷积神经网络），LT（"Labels Transform"，就是每个节点所对应的标签，对于根节点和枝节点来说，可以是对最终分类类别的一种划分，对于叶节点来说，就是最终的分类类别），其中最....
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