在人工智能领域,对话系统面临着一个根本性挑战:当系统需要学习新领域知识时,往往会急剧丢失原有对话能力。这种现象被称为"灾难性遗忘",其本质是神经网络参数在优化过程中对旧任务表征的覆盖。传统微调方法在医疗问诊系统升级为多专科支持场景中,测试数据显示原有科室的准确率会从92%骤降至47%,这严重制约了对
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突破灾难性遗忘:EWC算法如何重塑金融风控模型的持续学习能力?
在金融风控领域,数据分布的动态演变已成为模型迭代的核心挑战。传统机器学习模型在应对新型欺诈模式、用户行为变化时,往往因灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)现象导致历史知识丢失。本文深入探讨弹性权重巩固(Elastic Weight Consolidation,...