یادگیری مستمر با استفاده از شبکه های عصبی پیچشی

یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه های عصبی پیچشی به عنوان یکی از قدرتمندترین ابزارهای پردازش تصویر و سیگنال شناخته شدهاند، اما تطابق آنها با تغییرات دادهها و در سناریوهایی مانند بانک که نمونه امضاهای جدید اضافه می شود چالش هایی ایجاد کند. با توجه به پیچیدگی و تغییرات پویا در دادهها و محیط ها، لزوم استفاده از رویکرد یادگیری مستمر در آموزش و به روزرسانی مدلهای شبکه عصبی پیچشی حس می شود. در یادگیری مستمر، اطلاعات گذشته در مدلها حفظ می شود و با استفاده از دادههای جدید، مدلها به روزرسانی می شوند تا عملکرد مدل بهبود یابد. در این مقاله ، یادگیری مستمر به عنوان یک رویکرد کلیدی معرفی شده، راههای جلوگیری از فراموشی و انواع الگوریتم های یادگیری مستمر و روشهای مختلف پیادهسازی آن بررسی می شود. این رویکرد باعث تطابق بهتر مدلها با تغییرات واقعیت ها و توانایی بهبود پیش بینی ها در دسته بندی شده، به ارتقاء کارایی و دقت این شبکه ها در دسته بندی دادهها کمک می کند.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی پیچشی ، یادگیری مستمر ، فراموشی .