离线学习(训练)和在线学习(训练)
离线训练和在线学习是深度学习中两种不同的训练方式。 离线训练，也被称为批量训练或离线学习，是指在训练模型之前，先将大量的数据收集起来，然后将这些数据一次性输入到模型中进行训练。这种方式下，模型通过迭代多个批次的数据来更新自己的参数，直到达到预定义的停止条件。离线训练的主要优点是能够高效地利用计算资源，因为可以对整个数据集进行并行处理。同时，离线训练也可以充分利用批处理算法的优势，例如随机梯度下降（SGD）。 在线学习，又称为增量学习或递增学习，是指模型能够实时地接收新的数据，并在模型已经训练好的基础上进行增量更新。在线学习的主要优点是能够灵活地适应不断变化的数据流，并且可以在实时环境中进行模型的更新。在线学习通常应用于需要实时决策或者对新数据快速适应的场景，例如在线广告推荐系统、智能客服等。 总结来说，离线训练适用于需要一次性训练大量数据且计算资源充足的场景，而在线学习适用于需要实时更新模型且能够灵活适应新数据的场景。两种训练方式在不同的应用场景下都有各自的优势和适用性。
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