本篇文章是来自ICML2022上的一篇，而且是由之前出名的FedWEIT的团队进行研究的，因此这篇文章中也存在着相似的影子，论文地址点这里。 一. 背景（简要介绍） 持续学习又被称为增量式学习，要求不断地接受数据样本并且不会产生灾难性遗忘。最广泛的3种类型为：基于正则化的持续学习，基于记忆重塑的持续学习以及基于动态架构的持续学习。然而，上述的方法都会造成新的内存压力，特别是对于记忆重塑和动态架