离线训练

离线训练是一种机器学习方法，它不需要实时的在线数据输入。相反，模型在训练阶段一次性接收所有的训练数据，然后在本地进行计算和学习。这种方法的优点是可以在没有网络连接的情况下进行训练，而且可以处理大量的数据。然而，由于模型不能在训练过程中进行实时更新，所以它可能无法捕捉到数据中的动态变化。此外，如果训练数据包含错误或偏见，那么模型可能会学习到这些错误或偏见。因此，虽然离线训练在某些情况下是有用的，但是在许多实际应用中，我们通常会选择使用在线训练或其他更先进的训练方法。