本研究提出了一种名为GradMix的新数据增强方法，旨在解决持续学习中保持旧知识与获取新知识的挑战。GradMix通过基于梯度的选择性混合样本，显著减少了分类增量学习中的灾难性遗忘，实验结果表明其在多种数据集上的准确性优于传统方法。