本文提出了一种基于知识传递的关系补充网络（KT-RCNet）方法，旨在解决少样本增量学习中的挑战。该方法通过优化模型的塑性和使用伪增量任务，在多个数据集上取得了优异的实验效果，超越了现有的类增量学习技术。同时，研究分析了FSCIL的进展及其在计算机视觉等领域的应用。