在深度学习训练中，如果输入的训练集持续发生变化，训练会变成什么样子？是否一定无法收敛？
2023-09-06 阅读 30
如果输入的训练集持续发生变化，训练过程可能会受到一定的影响。以下是可能发生的情况：
1. 收敛困难：由于输入的训练集不断变化，模型可能难以找到一个稳定的最优解。每次训练时，模型需要重新适应新的数据分布，这可能导致训练过程变得不稳定，使得模型无法收敛。
2. 遗忘旧数据：如果训练集中的旧数据不再出现，模型可能会逐渐忘记之前学到的知识。这可能导致模型对新数据的适应能力下降，无法充分利用之前的训练经验。
3. 需要在线学习：如果训练集持续变化，模型可能需要进行在线学习，即不断地接收新数据并进行增量训练。这需要一定的计算资源和时间，并且可能需要重新设计训练策略，以适应新数据的特点。
总的来说，如果输入的训练集持续发生变化，训练过程可能变得更加复杂和困难，但并不一定意味着无法收敛。适当的调整训练策略和模型架构，以及合理处理数据变化的影响，可以帮助模型适应新的数据分布并取得较好的性能。
更新于 2023年09月06日
