基于机器学习的持续学习方法及装置

摘要

本发明提供一种基于机器学习的持续学习方法及装置，所述方法包括：确定执行至少两个训练任务；将各任务的训练集分别输入预存的机器学习模型，以获取各任务对应的生成模型和伪样本集；利用特征提取器分别提取对应任务的中心特征；将当前任务对应的伪样本集输入第一教师模型进行训练以获取第一生成样本；将上一个任务对应的伪样本集输入第二教师模型进行训练以获取第二生成样本；基于第一生成样本、第二生成样本和当前任务的中心特征训练学生模型以获取当前任务的目标学生模型；本发明所述方法采用样本生成重放与蒸馏学习相结合的训练方法提高了机器学习模型在复杂场景下的持续学习能力，缓解了模型的灾难性遗忘。