Skill Consolidation（技能巩固）

在持续学习场景中，模型顺序学习多个任务时，新任务的学习容易覆盖旧任务的知识，导致灾难性遗忘。技能巩固通过约束重要参数的更新或回放旧任务数据来保留旧技能。EWC通过计算Fisher信息矩阵评估参数重要性，并施加约束；记忆回放则存储部分旧数据或生成伪数据。这些方法在机器人技能学习和神经网络持续学习中至关重要。