本文提出了一种无样本增量学习方法，利用生成式特征回放和特征蒸馏技术，解决神经网络中的灾难性遗忘问题。该方法在CIFAR-100和ImageNet数据集上表现优异，显著提高了模型的稳定性和性能，且无需存储旧类样本。研究表明，过采样和优化对增量学习结果有重要影响，为未来的增量学习方法提供了新思路。