今までは、逐次学習で1つずつ学習していくようなことで継続学習を行っていた。したがって、タスクごとに別れている必要があった。しかし、現実的にこの設定になっていない。そこで、この論文では継続的な学習をストリーミング形式で行うシステムの研究を行っている。

2つの例について実験している。 ウォッチングソープシリーズ（テレビ番組？）による顔認識モデルの（自己）教師あり学習 自律移動ロボットの行動獲得(衝突を避ける) どちらとも、以前の手法より精度が向上している。 （タスクDの精度がちょっと低いのが気になる）

継続学習をストリーミング方式で行えるようになればIoTなどで収集したデータをリアルタイムに学習させ、さまざまなタスクの学習を一度に行うことができ、非常に画期的な論文である。