持续学习：让AI摆脱"灾难性遗忘"

问题定义

"灾难性遗忘"指AI模型在学习新任务时完全覆盖或丢失先前学习的能力。在传统机器学习中，模型参数更新公式为： $$\theta_{new} = \theta_{old} - \eta \nabla \mathcal{L}{new}$$ 其中$\theta$为参数，$\eta$为学习率，$\mathcal{L}{new}$是新任务的损失函数。该过程会覆盖原有知识，导致性能退化。

核心解决策略

1. 参数正则化

   • 添加正则项保护重要参数： $$\mathcal{L}{total} = \mathcal{L}{new} + \lambda \sum_i \Omega_i (\theta_i - \theta_i^{old})^2$$
   • $\Omega_i$计算参数重要性（如EWC方法使用Fisher信息矩阵）

2. 动态架构

   • 扩展网络结构容纳新任务：

   class ProgressiveNet(nn.Module):
       def add_task_module(self, task_id):
           self.task_branches[task_id] = nn.Linear(hidden_dim, task_classes)
   

3. 记忆回放

   • 存储旧任务样本与新任务混合训练： $$\mathcal{D}{train} = \mathcal{D}{new} \cup \mathcal{D}_{replay}$$
   • 生成式回放使用GAN重建历史数据分布

技术对比

实践建议

1. 增量学习场景：采用指数移动平均更新参数： $$\theta_t = \beta \theta_{t-1} + (1-\beta) \theta_{new}$$
2. 资源受限时：优先使用蒸馏损失迁移知识： $$\mathcal{L}_{distill} = \sum_i \tau^2 \cdot KL(p_i^{old} | p_i^{new})$$
3. 关键参数保护：通过梯度掩码冻结核心权重：

   for param, importance in zip(model.parameters(), omega_values):
       if importance > threshold: 
           param.requires_grad = False
   

最新研究显示，结合元学习框架（如MAML）设计自适应学习率，可使模型在任务准确率上提升$12% \sim 18%$，同时将遗忘率控制在$5%$以下（NeurIPS 2023）。