Gewichtete Ensemble-Modelle sind effektiv beim kontinuierlichen Lernen, da sie Plastizität beim Lernen neuer Aufgaben mit Stabilität bei der Beibehaltung zuvor erlernter Konzepte ausbalancieren können.
