↑: [[G検定に関する知識]] - 新しいタスクを学習すると、以前学んだ知識が上書きされて消えてしまう現象 - ファインチューニングを繰り返すときの注意点 - 例：猫を学んだモデルに犬を追加学習→猫の精度が大幅低下 - 対策：重要な重みを守る手法（EWC等）やLoRA等の軽量ファインチューニング - cf. [[ファインチューニング]], [[転移学習]] - 継続学習（Continual Learning）の課題として研究されている - ひっかけ：「学習率を段階的に増加させる現象」ではなく、新タスク学習で旧タスクの性能が大幅に低下する**現象**