This can be observed through?forward knowledge transfer?– higher performance on a new task, thanks to already incorporated knowledge, and?backward knowledge transfer?– better generations from previous tasks, when retrained on additional similar examples?
来自文章：[2106.12196] Multiband VAE: Latent Space Alignment for Knowledge Consolidation in Continual Learning
前向知识迁移（forward knowledge transfer）：指的是通过已经获得的知识或经验，在面对新任务时能够获得更高的性能。也就是说，由于先前学习到的知识已经在某种程度上融入了现有的模型或系统中，因此新任务的执行表现更好。这种情况下，通过已经整合的知识，使得模型对新任务更有效地适应和处理。
后向知识迁移（backward knowledge transfer）：指的是当已经训练好的模型或系统在重新训练时，通过使用额外的相似示例（类似于先前任务的示例）能够产生更好的结果。也就是说，当模型已经学习了一些任务后，在获得更多与之前任务相似的数据示例进行重新训练时，它能够更好地利用这些相似数据，产生更好的输出或结果。
知识迁移的两个方面：一方面是通过先前学到的知识对新任务产生积极影响（前向知识迁移），另一方面是通过重新训练模型并使用与先前任务相似的数据示例来提高模型性能（后向知识迁移）。这两种知识迁移形式可以帮助模型在不同任务或数据集之间共享和利用知识，从而提高整体学习效果。