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摘要：
简单地重放所有以前的数据可以缓解该问题，但它需要大量内存，并且在现实世界中对过去数据的访问受到限制。提出了深度生成重放（Deep Generative Replay），由深度生成模型（“生成器”）和任务解决模型（“求解器”）。仅使用这两个模型，就可以轻松对先前任务的训练数据进行采样，并将其与新任务的训练数据交错。

在我们的深度生成重放框架中，模型通过生成的伪数据（使用GAN）的重放来保留先前获取的知识。

一些术语：
将要解决的N个任务定义为任务序列 $T=(T_1,T_2,\cdot \cdot \cdot ,T_N)$。
定义 1：任务 $T_i$ 是针对数据分布 $D_i$ 的目标优化模型，$D_i$中的训练样本表示为$(x_i,y_i)$。
将我们的模型称为scholar，因为它能够学习新任务并将其知识传授给其他网络。“scholar”与集成模型的师生框架的不同，师生框架的网络仅进行教学或学习。
定义2：scholar $H$是一个元组$〈G,S〉$，其中生成器 $G$ 是产生类真实样本的生成模型，求解器 $S$ 是由 $\theta$ 参数化的任务求解模型。
求解器必须执行任务序列 $T$ 中的所有任务。完整目标是最小化任务序列中所有任务的无偏损失总和（所有任务的损失总和最小）

其中 $D$ 是整个数据分布，$L$ 是损失函数。 在接受任务 $T_i$ 的训练时，模型会输入来自 $D_i$ 的样本。

所提方法：

图（a）一个任务对应一个scholar，训练一系列scholar模型相当于连续训练单个scholar，同时参考其最新的先前scholar。
图（b）训练新的生成器，接收当前任务输入 $x$ 和先前任务的重放输入 $x^{\prime }$，以模拟真实样本 $x$ 和来自先前生成器的重放输入 $x^{\prime }$ 的混合数据分布。
图（c）新的求解器接收当前任务的输入 $(x,y)$ 以及重放的$(x^{\prime },y^{\prime })$，重放的 $y^{\prime }$ 是通过将生成的输入 $x^{\prime }$ 输入到先前的求解器中获得的。

总结：
每一个新的生成器的输入是最新任务的数据和以前生成器的输出，使得当前生成器能够包含以前任务的全部输入信息，求解器同理。

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