この論文では、オフラインで訓練された訓練済みモデルと、事前に準備された大規模データセットで訓練された訓練済みモデルとの間の問題に対処します。 これは、データが継続的に流れ込む現実世界のアプリケーションではしばしば困難です。 本論文は、統合分類器を漸増的に学習するための新しい枠組みを開発した、すなわちそれは新旧両方のクラスを扱う。