Was ist Wissensunterbrechung?

Trainingsansätze, die es einem Modell ermöglichen, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen, ohne Vorkenntnisse zu vergessen.

Trainieren Sie ein kleineres Modell, um die Ausgaben eines größeren Modells zu imitieren.

Techniken, die modifizierte Trainingsbeispiele erstellen, um die Modellverallgemeinerung zu verbessern.

Eine Verschiebung der realen Eingabedaten im Laufe der Zeit, die die Modellleistung beeinträchtigen kann.

Fortgesetztes Training zu domänenspezifischen Daten, um ein vorab trainiertes Modell an eine bestimmte Aufgabe anzupassen.

Wie gut ein Modell mit neuen, unsichtbaren Daten außerhalb des Trainingssatzes abschneidet.