既存の大規模データと新規の（比較的）小規模なデータを組み合わせて、より良い事前学習モデルを構築する研究。概念的にはClass-Incremental Learning(CIL)に該当。添付図のようにオーバーラップする画像カテゴリを含みつつ、大規模・小規模データを融合させて新たに学習させる。