摘 要：深度神经网络已被广泛应用于各个领域，但传统的训练方法无法直接应用于在线迁移学习场景。该研究提出一 种基于深度神经网络的在线迁移学习方法，通过利用已有知识来辅助新任务学习，并在学习过程中动态更新网络参数。实验 结果表明，该方法能够提高模型的泛化能力和学习效率，适用于在线学习场景，为在线迁移学习提供了一种有效的深度神经 网络方法。
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