【摘 要】
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终身学习（LLL）作为一种新兴方法打破了传统机器学习的局限性，赋予了模型能够像人类一样在学习过程中不断积累、优化并转移知识的能力。近年来，随着深度学习的广泛应用，越来越多的研究致力于解决深度神经网络中出现的灾难性遗忘问题以及摆脱稳定性-可塑性困境，并将终身学习方法应用于各种各样的实际场景中，以推进人工智能由弱向强的发展。针对计算机视觉领域，首先在图像分类任务中将终身学习方法归结于四大类型：数据驱动
【基金项目】
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国防科工局2022年重点研发项目（D020401）；
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终身学习（LLL）作为一种新兴方法打破了传统机器学习的局限性，赋予了模型能够像人类一样在学习过程中不断积累、优化并转移知识的能力。近年来，随着深度学习的广泛应用，越来越多的研究致力于解决深度神经网络中出现的灾难性遗忘问题以及摆脱稳定性-可塑性困境，并将终身学习方法应用于各种各样的实际场景中，以推进人工智能由弱向强的发展。针对计算机视觉领域，首先在图像分类任务中将终身学习方法归结于四大类型：数据驱动、优化过程、网络结构和知识组合，然后介绍了在其他视觉任务中的典型应用以及相关评估指标，最后针对现阶段终身学习方法的不足之处进行讨论并提出了推进该领域的展望。
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