Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что такое катастрофическое забывание (catastrophic forgetting) в нейронных сетях

Катастрофическое забывание — это явление, при котором нейронная сеть, обучаясь на новых данных, теряет знания, полученные из предыдущих данных. Это особенно критично для задач, где модель должна адаптироваться к изменяющимся условиям, например, в автономных системах, голосовых помощниках или адаптивных рекомендательных системах.

🔍 Причина проблемы:
Когда модель обучается на новых данных, её веса обновляются таким образом, что они начинают лучше соответствовать новым примерам, но при этом могут «перезаписать» ранее полученные знания, если нет механизма их сохранения.

www.tgoop.com/ds_interview_lib/862

1.1K viewsMar 2 at 18:04

Что такое катастрофическое забывание (catastrophic forgetting) в нейронных сетях

Катастрофическое забывание — это явление, при котором нейронная сеть, обучаясь на новых данных, теряет знания, полученные из предыдущих данных. Это особенно критично для задач, где модель должна адаптироваться к изменяющимся условиям, например, в автономных системах, голосовых помощниках или адаптивных рекомендательных системах.

🔍 Причина проблемы:
Когда модель обучается на новых данных, её веса обновляются таким образом, что они начинают лучше соответствовать новым примерам, но при этом могут «перезаписать» ранее полученные знания, если нет механизма их сохранения.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований