我们的目标是让模型不断学习带有标签的历史数据,从而提高模型在该领域的泛化能力。一般情况下,在上述的过程中,模型所学习的历史数据都是事先准备好的(数据采集,预处理,打标),有多少数据,模型就学习多少数据。换言之,模型在被动地学习我们事先提供的数据。
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