認識したいクラスが次々と追加されるが、古いクラスのデータは限られた量しか保持できない状況におけるclass-incremental学習（CIL）の手法を提案する。CILにおいては、モデルの柔軟性と安定性を両立させること、新旧クラスの間にあるデータ量のインバランスなどの問題に対処する必要がある。