深度学习中的持续学习指的是训练模型随着时间的推移学习新的任务或数据，而不会忘记先前获得的知识。与在固定数据集上训练一次模型的传统方法不同，持续学习系统会在新数据或任务可用时以增量方式进行调整。 例如，一个经过训练可以识别猫的模型可能稍后会学习识别狗，而不会失去识别猫的能力。这在现实世界中至关重要，因为数据是按顺序到达的（例如，应用程序中的用户偏好、机器人技术中的新传感器数据），并且从头开始重新训练是不切实际的。
持续学习的一个关键挑战是灾难性遗忘，即模型在训练新数据时会覆盖从先前任务中学到的重要权重。 发生这种情况是因为神经网络针对当前任务进行了优化，通常会忽略过去的信息。 例如，如果一个在疾病 A 的医学图像上训练的模型后来针对疾病 B 进行了微调，那么除非采取预防措施，否则它在疾病 A 上的表现可能会很差。 另一个挑战是平衡稳定性（保留旧知识）和可塑性（适应新数据）。 这些方法必须确保模型不会变得僵化或过度专门化于最近的任务，同时避免干扰先前的学习。
有几种策略可以应对这些挑战。 基于正则化的方法，如弹性权重整合 (EWC)，会惩罚对被认为对先前任务重要的权重的更改。 架构方法，例如渐进式网络，动态扩展模型的结构以适应新任务，而无需更改现有组件。 排练技术存储旧数据的子集或生成合成样本，以便在新任务的训练期间重放。 例如，自动驾驶汽车系统可能会使用排练来保留罕见但关键的场景（例如，行人检测），同时学习新的道路状况。 这些方法旨在在效率、可扩展性和性能之间取得平衡，使持续学习适用于个性化人工智能助手或自适应工业系统等应用。