Continual Meta-Learning объединяет две важные парадигмы обучения: Continual Learning и Meta-Learning.
Continual Learning позволяет модели последовательно изучать ряд задач, не забывая предыдущие (избегая катастрофического забывания).
Meta-Learning сосредоточен на обучении моделей так, чтобы они могли быстро адаптироваться к новым задачам с помощью небольшого количества примеров.
В Continual Meta-Learning модель обучается постоянно осваивать новые задачи, одновременно сохраняя способность к быстрой адаптации.
Типичные методы включают механизмы памяти, регуляризацию и стратегии быстрой адаптации для сохранения знаний и поддержания гибкости.