情感数据的“增量学习”为何需要“灾难性遗忘”防护？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：情感数据的分布随时间变化（如疫情期间“焦虑”的表达增多），增量学习需更新模型但不遗忘旧知识（如“愤怒”的旧特征）。灾难性遗忘防护方法包括：① ? rehearsal（存储旧数据的小样本，与新数据一起训练）；② 弹性权重巩固（EWC）（对旧知识的重要参数施加惩罚，防止被新数据覆盖）；③ 动态网络扩展（为新任务添加新参数，保留旧参数不变）。实验显示，EWC可使增量学习后的旧任务准确率保持在85%以上，较无防护的50%显著提升。

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