[论文解读] Streaming Continual Learning for Unified Adaptive Intelligence in Dynamic Environments

Federico Giannini, Giacomo Ziffer+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2026

Data Stream Mining Techniques被引用 0

一句话总结

引入流式持续学习（SCL），是一种将持续学习（CL）与流式机器学习（SML）融合的统一框架，能够在非固定数据流中适应并保留过去知识。

ABSTRACT

Developing effective predictive models becomes challenging in dynamic environments that continuously produce data and constantly change. Continual Learning (CL) and Streaming Machine Learning (SML) are two research areas that tackle this arduous task. We put forward a unified setting that harnesses the benefits of both CL and SML: their ability to quickly adapt to non-stationary data streams without forgetting previous knowledge. We refer to this setting as Streaming Continual Learning (SCL). SCL does not replace either CL or SML. Instead, it extends the techniques and approaches considered by both fields. We start by briefly describing CL and SML and unifying the languages of the two frameworks. We then present the key features of SCL. We finally highlight the importance of bridging the two communities to advance the field of intelligent systems.

研究动机与目标

• 在动态、非平稳环境中为鲁棒预测的必要性提供动机。
• 将流式持续学习（SCL）定义为融合 CL 与 SML 目标的统一框架。
• 描述受互补学习系统理论启发的 SCL 的关键属性与组成部分。
• 强调潜在的研究方向，以连接 CL 与 SML 社区并推动自适应智能的发展。

提出的方法

• 定义数据流，其中每个项目 e_i 携带一个包含 K 个样本的数据集 D_i。
• 从记忆、评估和漂移处理等方面对比 CL 与 SML，以推动 SCL 的提出。
• 提出双学习视角：一个用于快速适应的快速 SML 组件，以及一个用于巩固的慢速 CL 组件。
• 利用前瞻性评估来评估适应性并在概念之间监测遗忘。
• 在 CLS 框架下讨论自治漂移检测以及快速与慢速学习者之间的交互。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将 CL 与 SML 整合以在处理漂移的同时保留有用的过去知识？
• RQ2 一个统一的 SCL 框架应具备哪些属性以实现快速适应和长期巩固？
• RQ3 如何在 SCL 中自治地融入漂移检测？
• RQ4 快速与慢速学习组件如何交换信息以提升自适应智能？

主要发现

• 提出 SCL 作为一个真正的统一范式，结合了 SML 漂移检测与 CL 知识保留。
• 描述一种双学习方法，其中快速的 SML 学习者处理当前概念，慢速的 CL 代理逐步巩固知识。
• 论证前瞻性评估对于衡量对漂移的适应性与监控遗忘至关重要。
• 提出双向交互，其中快速学习者利用慢学习表示，反之亦然。