增量式迁移学习和传统迁移学习有什么区别

增量式迁移学习（Incremental Transfer Learning）和传统迁移学习（Traditional Transfer Learning）的区别在于数据的更新方式。

传统的迁移学习是将已经训练好的模型应用于新的任务中，通常是在数据集完全确定的情况下进行训练和测试。这种方式适用于数据集相对稳定的情况下，但在数据不断更新的情况下，需要重新训练整个模型，代价较大。

而增量式迁移学习则是在原有的模型基础上，持续地向其中加入新的数据，从而不断更新和完善模型。这种方式适用于数据集频繁更新的情况下，可以提高模型的训练效率和准确性。