技术
Curriculum Learning（课程学习）
Curriculum Learning（课程学习）是一种训练策略，模仿人类学习过程，让模型先学习简单样本再逐步过渡到困难样本，从而提升收敛速度和泛化性能。它解决了复杂任务中模型难以直接学习全部数据的问题，典型应用于图像分类、自然语言处理和强化学习。
详细解释
课程学习由Bengio等人于2009年正式提出，其核心是设计一个“课程”，即样本难度的排序。难度可基于样本的损失值、置信度或人工定义。训练时按从易到难的顺序输入样本，可避免模型早期陷入局部最优。常见实现包括预定义课程、自步学习（Self-paced Learning）和基于强化学习的课程生成。该方法在机器翻译、目标检测等任务中有效，但课程设计需要领域知识。
别名与相关写法
curriculum learning
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