增量学习旨在一次性学完所有任务。（）

增量学习旨在一次性学完所有任务。（）

A、正确

B、错误

正确答案：B

答案解析：增量学习恰恰与“一次性学完所有任务”相反。增量学习的目标是使模型能够随着新数据的不断到来，逐步学习新的知识，而无需对所有数据进行重新训练。

在实际应用场景中，数据往往是动态产生的，如果每次有新数据都要将其与旧数据合并后重新训练模型，这不仅耗费大量的时间和计算资源，而且可能会遗忘之前学到的重要知识（灾难性遗忘问题）。增量学习通过逐步更新模型参数，让模型能够在已有知识的基础上学习新知识，从而适应数据的动态变化。例如，在垃圾邮件识别系统中，随着新邮件不断出现，增量学习模型可以在不重新训练全部历史邮件数据的情况下，持续学习新的垃圾邮件特征，提升识别能力。所以，“增量学习旨在一次性学完所有任务”的说法是错误的。