在在線持續學習中，設計一種經驗回放機制以提高模型吞吐量並有效糾正模型的類別混淆，可以採用針對性經驗回放策略。首先，通過計算混淆矩陣來識別模型在分類過程中經常混淆的類別，然後針對這些類別設計專門的二元分類任務。在經驗回放過程中，優先選擇這些混淆類別的樣本進行重訓練，這樣可以加速模型對這些類別的學習，從而減少混淆的發生。其次，限制從記憶緩衝區中檢索數據的請求次數，這樣可以減少對實時可訪問記憶的依賴，從而提高模型的吞吐量。最後，通過選擇性回放策略，僅重放那些對模型性能影響最大的樣本，這樣不僅能提高模型的學習效率，還能有效地糾正類別混淆問題。這種經驗回放機制的設計能夠在保持高吞吐量的同時，提升模型的整體性能。