本文提出了Hyperrectangle Training神经网络训练方法，通过在参数空间上引入区间约束来控制遗忘。每个任务都用参数空间中的超矩形表示，有效地模拟超矩形训练集合。同时，展示了InterContiNet算法在连续学习设置中表现良好，无需保存以前任务数据。

本文介绍了一种新的训练范式，使用区间约束控制遗忘。提出了Hyperrectangle Training方法，每个任务用超矩形表示，完全包含在先前任务的超矩形中，模拟超矩形训练集合。同时展示了InterContiNet算法在连续学习中的表现。