• 日期: 2025-05-20 12:31:43
  • 标签: 科技

类增量学习的目的是在已有的模型基础上，动态地增加新的类别或样本，实现模型的不断更新和优化，以适应数据不断变化的现实情况。具体来说，类增量学习可以帮助模型更好地适应新的数据分布，同时减少重新训练模型的成本。在实际应用中，类增量学习可以应用于各种场景，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等，帮助实现更加精确和高效的预测和决策。


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