深度神经网络在学术界和工业界越来越普遍，但即使是最大的人工神经网络也会出错。为了解决这个问题，研究人员提出了知识编辑的方法，旨在实现对预训练模型的可靠、高效和快速的变化。这篇综述回顾了神经网络编辑的问题、相关方法和数据集，并将其分为四个类别。未来的研究方向包括正则化技术、元学习、直接模型编辑和架构策略。