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班级增量学习（CIL）旨在学习一种分类模型，其中班级数量逐阶段增加。CIL的一个固有问题是在学习新旧班级之间的稳定性-可塑性困境，即，高可塑性模型很容易忘记旧班级，而高稳定性模型则很难学习新班级。.. 我们通过提出一种称为元聚合网络（MANets）的新颖网络架构来缓解此问题，在该架构中，我们在每个残