Continual Learning: 꾸준히 성장하는 모델을 만들기 위한 기술

본 글은 지속적으로 변화하는 데이터 스트림 속에서 모델이 기존 지식을 잃지 않고 새로운 정보를 효과적으로 학습하는 'Continual Learning' 기술에 대해 다룹니다. Continual Learning은 데이터 분포나 태스크가 변할 때 발생하는 'Catastrophic Forgetting' 현상을 최소화하는 것을 목표로 합니다.

다양한 Continual Learning 방법론들을 분류 체계에 따라 소개하며, 특히 'Regularization Methods'를 예시로 들어 설명합니다. L2 Regularization 같은 기본적인 정규화 방식이 가진 한계를 지적하며, 더 나은 학습 방법을 모색하는 연구 동향을 파악하는 데 도움을 줍니다.

모델의 꾸준한 성장과 적응력을 높이기 위한 핵심 기술을 이해할 수 있습니다.