该研究提出了变分原型重放方法，用于避免少样本连续学习中的灾难性遗忘。该方法通过学习可变原型来表示同一类的样本嵌入，并将类代表原型分开。同时，通过重放样本来避免灾难性遗忘。相较于最近的连续学习方法，该方法更具内存效率且能适应更多类的新任务。