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原文日文，约4400字，阅读约需11分钟。
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内容提要
研究发现，标准的深度学习方法在持续学习中失去可塑性，提出了持续反向传播算法来保持可塑性，实验结果表明其能提高网络性能。
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关键要点
- 标准深度学习方法在持续学习中失去可塑性。
- 提出了持续反向传播算法以保持可塑性。
- 研究使用ImageNet数据集展示可塑性丧失。
- 持续反向传播算法通过随机重新初始化低效单元来维持可塑性。
- 研究发现，流行方法如Adam和Dropout增加了可塑性损失。
- L2正则化在许多情况下减少了可塑性损失。
- 持续反向传播结合了传统反向传播和选择性重新初始化。
- 在CIFAR-100的类别增量学习中，模型逐步学习更多类别。
- 研究通过网格搜索确定超参数以优化性能。
- 持续反向传播在100个类别中的最终准确率为76.13%。
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