线迁移学习

在线迁移学习（Online Transfer Learning）并非单一固定算法，而是指在数据流（Data Stream）环境下，模型能够持续接收新样本并动态调整参数，同时保留对旧知识记忆能力的学习框架。其核心挑战在于如何在有限内存和计算资源下，平衡新数据的快速适应（Plasticity）与旧知识的保留（Stability），防止灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。该技术演进源于传统批量迁移学习在数据分布漂移（Distribution Shift）场景下的失效，强调模型的持续进化能力。

在现代计算架构中，在线迁移学习是构建自适应智能系统的基石，特别适用于物联网（IoT）、金融风控实时决策及个性化推荐等数据流场景。它打破了传统机器学习“训练 - 部署”的静态周期，实现了模型能力的持续迭代。其生态地位体现在连接了强化学习、元学习（Meta-Learning）及流式计算领域，成为解决非平稳数据（Non-stationary Data）问题的关键技术方案。尽管面临内存与遗忘的博弈，但随着稀疏模型与增量学习算法的进步，它正从理论探索走向大规模工程落地。