Кумулятивное обучение — это подход в машинном обучении, который обеспечивает последовательное накопление знаний и их интеграцию без утраты ранее усвоенной информации. Он включает разработку адаптивных алгоритмов, которые могут обрабатывать новые данные с учетом уже существующих знаний. Такой метод помогает минимизировать проблему катастрофического забывания в нейронных сетях, что важно для повышения их эффективности.