本研究聚焦于数据稀缺下的持续学习，探讨在样本极少情况下的有效学习方法，提出新学习范式及原型修正的重要性，并分析性能指标，为未来研究指明方向。

Recent Advances in Addressing Catastrophic Forgetting under Data Scarcity: A Comprehensive Survey on Few-Shot Class Incremental Learning
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