今天要來介紹一個概念：增量式學習（Incremental Learning）。
當發生以下幾種情況時，可以考慮使用增量式學習：
增量式學習主要的特性及應用在動態式資料庫，一般而言，資料量是逐漸增加的，在面臨新的數據時，演算法要能應對以訓練好的模型進行一些改動，以學習新的資料具備的知識，但又不應該過分更改模型，喪失已從舊有的資料所學習到的知識，而對一個訓練好的模型進行修改的時間成本通常遠低於重新訓練一個模型所花費的成本，這也更加符合人類的思維原理。
增量式學習：每當有新的資料時，不需要重建所有的知識庫、模型，而是在原有的知識庫的基礎上，僅對新增數據所引起的更新，也更加符合人類的思維原理。
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