并行卷积神经网络中灾难性遗忘问题的深度剖析与解决方案探索

一、引言

1.1研究背景与意义

近年来，深度学习作为人工智能领域的核心技术，取得了令人瞩目的进展，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等诸多领域展现出强大的应用潜力。随着技术的不断发展，人们对深度学习模型的性能和适应性提出了更高的要求，其中持续学习能力成为了研究的热点之一。持续学习旨在使模型能够不断地从新数据中学习知识，并将新知识与已有的知识有效融合，从而实现模型性能的持续提升和应用场景的不断拓展。

然而，深度神经网络在持续学习过程中面临着一个严重的挑战——灾难性遗忘（CatastrophicForgetting）。当神经网络