Постоянное обучение обозначает методы, при которых модели непрерывно изучают новые задачи или данные, не теряя при этом ранее приобретённые знания — проблема, известная как «катастрофическое забывание».
Типичные стратегии включают методы регуляризации, при которых важные параметры для предыдущих задач защищаются (например, Elastic Weight Consolidation), методы повторного воспроизведения, которые используют старые данные или их представления повторно, а также архитектурные подходы, создающие отдельные подсети для новых задач.
Постоянное обучение особенно актуально для приложений, где данные поступают последовательно, и модель должна постоянно адаптироваться без повторного обучения с нуля.
Основные задачи заключаются в нахождении баланса между стабильностью (сохранением старых знаний) и пластичностью (адаптацией к новому).
Области исследований также включают обучение на протяжении всей жизни и многозадачное обучение, которые тесно связаны с постоянным обучением.