连续学习，也称为持续学习或终身学习，是指 个体在生命周期内持续保持对学习的热情、动力和习惯，不断追求新知、提升自我、适应变化的能力。在连续学习的过程中，个体不仅学习新知识、新技能，还保留对旧知识、旧技能的记忆和应用能力。

连续学习的主要挑战之一是 灾难性遗忘，即在面对新任务时，模型会快速丧失对之前任务的记忆。这是由于深度学习模型的参数更新机制导致的，当模型在学习新任务时，如果不加以适当的正则化，参数可能会远离旧任务的最优状态。

为了应对这一挑战，研究者们提出了多种策略，如：

经验回放：

通过存储和重放过去的训练样本，使模型能够记住之前学到的知识。

模型集成：

结合多个模型的预测结果，以提高模型的泛化能力。

正则化技术：

如L1、L2正则化，通过在损失函数中加入惩罚项，限制模型参数的大小，从而减少对旧任务的遗忘。

元学习：

使模型能够快速适应新任务，同时保留对旧任务的知识。

连续学习在个人成长、职业发展以及构建具有长期记忆和适应性的智能系统方面具有重要意义。通过连续学习，个体能够不断提升自己的能力和知识储备，适应不断变化的环境和需求。