本研究针对类增量学习中的任务混淆问题，提出了新的数学框架和不可能性定理，证明区分性建模无法实现最优类增量学习。同时，提出可行性定理，表明生成性建模能够克服任务混淆，优化类增量学习策略。

Task Confusion and Catastrophic Forgetting in Class-Incremental Learning: A Mathematical Framework for Discriminative and Generative Modeling
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