-
TinyOL：在设备端实现增量学习与模型自适应更新策略
边缘智能的规模化部署正在遭遇一个根本性矛盾：静态模型无法适应动态变化的物理世界。一个在实验室环境下训练完成的工业设备故障预测模型，一旦部署到真实的工厂车间，环境温度波动、传感器漂移、设备老化等因素会使其预测准确率持续下降。传统的解决方案是将数据回传云端重新训练，但这不仅消耗大量网络带宽，还面临数据隐私泄露风险。TinyOL技术正是在这一背景下应运而生——它让TinyML模型在资源受限的微控制器上实现增量学习，使模型能够随着新数据的到来不断自我更新。
