Какво е Прекъсване на знанията?

Подходи за обучение, които позволяват на модела да продължи да се учи от нови данни, без да забравя предишни знания.

Обучение на по-малък модел да имитира резултатите от по-голям модел.

Техники, които създават модифицирани примери за обучение за подобряване на обобщаването на модела.

Промяна във входните данни от реалния свят с течение на времето, която може да влоши производителността на модела.

Продължаващо обучение върху специфични за домейн данни за адаптиране на предварително обучен модел към конкретна задача.

Колко добре се представя моделът върху нови, невиждани данни извън набора за обучение.