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Plasticity
神經網路持續適應新資料、學習新任務的能力;與災難性遺忘相對,持續學習與 線上學習 常需平衡可塑性與穩定性。
可塑性(plasticity)在此指模型參數對新資料或新任務的適應能力。持續學習(continual learning)中,若可塑性過高易導致災難性遺忘(舊任務表現下降),過低則難以學新任務,故常透過正則、重放、或動態架構在可塑性與穩定性間取捨。與 線上學習、機器學習 (ML) 相關。
模型依序接收樣本或資料流並即時更新參數的 [[machine-learning]] 設定,與批量訓練相對;常見於串流與即時系統。
讓電腦從數據中自動學習模式,而無需明確編程
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