以前のタスクのデータ分布を効果的に取り戻すために、提案された手法は重要な役割を果たしています。まず、Importance Sampling（IS）を使用して、再生バッファー内のサンプルに重み付けし、以前のタスクのデータ分布を復元します。この方法により、オンラインとオフラインで訓練されたコントラスト表現間の偏りが排除され、Catastrophic Forgettingが克服されます。さらに、Prototype-instance Relation Distillation（PRD）ロスを導入することで、プロトタイプとインスタンス間の関係性を維持し知識保存性能が向上します。