本文探讨了内存受限的在线持续学习（MC-OCL）问题，提出了一种基于正则化的批量蒸馏方法（BLD），在多个基准测试中表现优异。研究表明，通过简单的组件和损失函数组合，可以有效缓解经典遗忘现象，并在CIFAR-100和ImageNet上取得领先成果。此外，提出的新型知识传输技术和重放策略显著提升了类增量学习的性能。