持续学习代码资源库
资源文件标题
EWC，HAT等持续学习代码
资源文件描述
持续学习指的是模型在完成新任务的同时不忘记旧任务如何完成的。由于神经网络存在灾难性遗忘，导致很难进行持续学习。EWC从概率角度出发，推导出用来度量网络参数对旧任务的重要程度并得到重要度矩阵即Fisher信息矩阵，为了让这些对旧任务重要的参数在完成新任务时变化不大，在训练新任务时添加了L2正则项并结合重要度矩阵来对完成旧任务重要的网络参数进行约束。
资源内容
本仓库提供了EWC（Elastic Weight Consolidation）和HAT（Hard Attention to the Task）等持续学习方法的代码实现。这些方法旨在解决神经网络在持续学习过程中遇到的灾难性遗忘问题，确保模型在不断学习新任务的同时，能够保留对旧任务的知识。
使用说明
- 环境配置：请确保您的开发环境已安装所需的Python库和依赖项。
- 代码结构：仓库中的代码按照不同的持续学习方法进行组织，您可以根据需要选择相应的代码文件进行学习和实验。
- 运行代码：按照代码中的说明，运行相应的脚本以训练和测试模型。
贡献指南
如果您有任何改进建议或新的持续学习方法实现，欢迎提交Pull Request。我们鼓励社区的参与和贡献，共同推动持续学习技术的发展。
许可证
本仓库的代码遵循MIT许可证，您可以自由使用、修改和分发代码，但请遵守许可证中的条款。
联系我们
如果您有任何问题或建议，欢迎通过GitHub的Issues功能联系我们。