継続学習時の「catastrophic forgetting」の問題を改善するためには、いくつかの手法やアプローチが考えられます。まず、新しい情報を取り入れる際に、古い情報を保持しつつ学習を進める方法が重要です。例えば、古いデータと新しいデータをバランスよく組み合わせることで、新しい情報の学習を促進しつつ、古い情報の消失を防ぐことができます。
また、重要な情報やパターンを定期的に復習することも「catastrophic forgetting」を軽減する方法の一つです。定期的な再学習や復習を行うことで、モデルが古い情報を保持し続けることができます。さらに、異なるデータソースや異なるタイプのデータを組み込むことで、モデルの汎用性を高めつつ、新しい情報の取り込みを効果的に行うことができます。
他にも、複数のモデルを組み合わせて学習させるアンサンブル学習や、適応学習を導入することで、モデルの柔軟性や頑健性を向上させることができます。さらに、適切なハイパーパラメータの調整やモデルのアーキテクチャの最適化も「catastrophic forgetting」の問題を軽減する上で重要な要素となります。