클래스 증분 학습
모델이 이전에 학습한 클래스에 대한 지식을 유지하면서 새롭게 등장하는 클래스를 순차적으로 학습하는 기술이다. 새로운 데이터가 들어올 때 기존 지식이 파괴되는 catastrophic forgetting 문제를 해결하는 것이 핵심이다.