图像搜索中的增量学习是指系统无需从头开始重新训练，就能使用新数据持续更新其模型的能力。 这种方法使模型能够随着时间的推移适应新的图像、类别或用户偏好，同时保留现有的知识。 例如，如果最初在动物照片上训练的图像搜索系统需要识别新型车辆，则增量学习使其能够将车辆图像合并到现有模型中，而不会降低动物的准确性。 这对于数据频繁演变的应用程序至关重要，例如电子商务产品目录或社交媒体平台。
从技术上讲，增量学习涉及以增量方式更新模型的参数。 一种常见的方法是使用小批量的新数据来微调模型，同时应用技术来防止“灾难性遗忘”（丢失先前的知识）。 例如，用于图像搜索中特征提取的卷积神经网络 (CNN) 可能会使用诸如弹性权重巩固 (EWC) 之类的正则化方法来保护与旧数据相关的重要权重。 或者，重放机制可以存储旧数据的子集或生成合成样本，以便与新数据一起重新训练模型。 在实践中，开发人员可以通过定期向模型馈送新图像以及旧图像的缓存样本来实现这一点，从而确保平衡更新。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供了用于检查点和微调的 API，从而简化了将增量更新集成到现有管道中的过程。
增量学习的优点包括降低计算成本和更快地适应新趋势。 然而，挑战包括管理存储历史数据的内存开销，以及确保旧任务和新任务之间的一致性能。 例如，添加新滤镜的照片共享应用程序可以使用增量学习来识别新兴的视觉样式，而无需重新处理数百万张现有图像。 开发人员还必须监控模型漂移（旧数据的性能逐渐下降），并在更新期间调整新旧数据之间的平衡。 通过结合高效的数据采样、正则化和仔细的版本控制模型，增量学习使图像搜索系统更具可扩展性，并能适应实际需求。
