El Aprendizaje Meta-Continúo se refiere a un paradigma de aprendizaje que combina los principios del meta-aprendizaje con los del aprendizaje continuo para desarrollar modelos que puedan adaptarse continuamente a nuevas tareas sin perder el conocimiento previo.
Formalmente, un modelo \( M_ heta \) aprende una secuencia de tareas \( \{T_1, T_2, ..., T_n\} \), donde para cada tarea se permite una adaptación rápida con pocos ejemplos y al mismo tiempo se minimiza el olvido catastrófico.
Esto se realiza frecuentemente mediante estrategias de optimización que integran tanto las actualizaciones de meta-aprendizaje como mecanismos de memoria o regularización para tareas anteriores.
Definición:
«El Aprendizaje Meta-Continúo es un paradigma de aprendizaje que permite a un modelo aprender continuamente nuevas tareas y adaptarse rápidamente a ellas, mientras preserva el conocimiento adquirido previamente y previene el olvido catastrófico.»
Fuente:
Finn, C., Rajeswaran, A., Kakade, S., & Levine, S. (2020). Online Meta-Learning. Proceedings of the 8th International Conference on Learning Representations (ICLR).