我有一个已经在某个数据集上训练过的神经网络。假设最初的数据集有10,000个数据点，现在又增加了100个数据点。我的神经网络是否有办法学习整个（更新后的）数据集，而不需要从头开始训练？此外，这里是否适用灾难性遗忘（catastrophic interference）？我知道当神经网络尝试学习“新信息”时，灾难性遗忘是适用的，但我不知道“由于插入而更新的信息”是否算作“新信息”。

回答：

确实，不幸的是灾难性遗忘（或遗忘）在你的情况下是适用的。但有一个深度学习分支专门关注这个问题，称为持续学习。