作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在AI领域，机器学习模型的更新往往伴随着成本的降低，而模型更新的速度也会影响最终结果的准确性、鲁棒性及实用性等指标。传统的方法如随机梯度下降法（SGD）等优化算法只能从头训练整个模型，计算量庞大耗时耗力且不利于快速迭代，因此需要找到一种能够快速收敛，快速更新模型的方式。增量学习（Incremental Learning），即仅在新样本上进行重新训练或微调已有模型的方式，可以显著减少训练时间，提高模型效果，是机器学习的热门研究方向之一。在当前环境下，很多公司都在追求将模型部署到生产环境中，所以希望尽早发现和解决业务问题，实现业务目标。因此，如何有效地应用增量学习技术，让模型在生产环境中快速、可靠地迭代演进，具有十分重要的意义。本文作者希望通过阅读并理解本文所涉及到的相关理论、方法、算法，以及相关工程实践，对广大的AI爱好者、研究者、开发者以及互联网企业都能提供帮助。
2.背景介绍
增量学习（Incremental learning）被定义为“在某些任务中，只使用部分数据，利用这一部分数据更新或者微调预先训练好的模型”，这样可以加速模型的收敛速度、降低计算资源消耗、提升模型效果。那么什么是部分数据？部分数据的定义又该如何界定呢？如下图所示： 一般来说，增量学习通常可以用于监督学习任务（Supervised Learning）、半监督学习任务（Semi-supervised Learning）以及无监督学习任务（Unsupervised Learning）。以下给出一个典型的增量学习框架： 图