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为什么 MLOps 的重训练计划总是失效——模型不会“遗忘”,它们会遭遇“冲击”
📌 一句话摘要 本文挑战了 MLOps 中关于模型性能平滑衰减的传统假设,提出了一种基于 R² 的诊断方法,用以区分“平滑”与“情境式”遗忘机制,从而制定更科学的重训练策略。 📝 详细摘要 作者认为,基于艾宾浩斯“遗忘曲线”(指数衰减)的传统 MLOps 定期重训练实践,在许多生产环境中存在根本
📅 2026-04-10 23:00
(5 天前)
Emmimal P Alexander
人工智能
24 分鐘
★ 92
MLOps
模型衰减
概念漂移
重训练策略