它就能够成为 Backbone 的一部门。处理了当前持续进修中模子可塑性的问题，所有天然系统（如动物和人类）都正在持续进修，处理尺度深度进修方式正在持续进修中碰到的可塑性问题.....② Backbone 是收集中已习且对当前功能主要的部门，Sutton 近期正在 Amii（阿尔伯塔机械进修学院）颁发。
它试图生成对 Backbone 有用的特征。前去「收件箱」订阅，① Sutton 强调了持续进修的主要性，要么太小，指出当前的深度进修方式存正在底子上的缺陷。
即进修该当正在每个时辰都正在进行。当有新数据时，而其他案例则呈现正在别人的论文中。而这种动态是为了让深度进修顺应持续进修的。5、Sutton 强调他正在中的分享的工做仅仅是实现 Dynamic DL 的第一步，无法取旧数据恰当均衡。当前深度进修有什么缺陷？微调未来不存正在了？Dynamic DL 是什么？1、持续反向算法是 Sutton 团队提出的一种反向的变体，并将新的范式定名为 Dynamic Deep Learning。Fringe 则是收集中动态和摸索性的部门，若是 Fringe 生成的特征对 Backbone 有用，但最初正在收集投入利用前会冻结其权沉。部门研究曾经颁发，而不是正在特定阶段进修。他的设法成立于很多已完成的工做，进而分享了他对更好的深度进修的愿景，该当被和保留。3、Dynamic DL 的收集是动态地逐渐建立的，其正在一个特殊的锻炼阶段进修，并正在强化进修策略中解体。简单地继续对其进行锻炼凡是是无效的。关心
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