ContinualLearning（持续学习）是一种机器学习方法，旨在让模型能够持续地从新数据中学习，同时保留之前学到的知识。与传统的机器学习方法不同，持续学习不需要在每次遇到新数据时重新训练整个模型，而是通过逐步更新模型来适应新任务或新数据。这种方法更接近人类的学习方式，能够在不遗忘旧知识的情况下吸收新信息。持续学习面临的主要挑战是“灾难性遗忘”（catastrophicforgetting），即模型在学习新任务时可能会覆盖或丢失之前学到的知识。为了解决这个问题，研究者们提出了多种技术，如正则化方法、记忆回放（replay）、参数隔离（parameterisolation）等。持续学习的应用场景包括机器人控制、自然语言处理、计算机视觉等领域，特别是在数据流不断变化或任务动态增加的环境中具有重要价值。