Elastic Weight Consolidation（弹性权重整合，EWC）是一种机器学习中的正则化技术，主要用于解决连续学习（Continual Learning）中的灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）问题。

在传统的机器学习中，模型通常是在固定的数据集上进行训练，然后用于预测。然而，在连续学习中，模型需要不断地学习新的任务或数据，同时保持对旧任务或数据的记忆。但是，当模型学习新的任务时，往往会忘记之前学习到的知识，这就是灾难性遗忘。

EWC通过对模型的参数进行约束，来减少灾难性遗忘的发生。具体来说，EWC认为模型的参数对于不同的任务具有不同的重要性，因此应该对重要的参数进行较小的更新，以保持它们在旧任务中的作用。为了实现这一点，EWC首先计算出模型在旧任务上的损失函数对参数的梯度，然后根据梯度的大小来确定参数的重要性。在学习新任务时，EWC会对重要的参数进行较小的更新，从而减少对旧任务的影响。

总的来说，EWC是一种有效的连续学习技术，可以帮助模型在学习新任务的同时，保持对旧任务的记忆，从而提高模型的泛化能力和适应性。