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calc_target_offset有很大的帮助，一个好的FXM+单纯的clustering就能解决Data-IL的任务……
Generator很难训练好：因为Generator是单样本训练，所以在没有新样本时，将不会再有真实的feature_vec进行复习。若存储多个真实的feature_vec来陪练Generator，那还不如直接用存储的feature_vec对Classifier进行陪练
所以干脆存储具有代表性的feature_vec
样本数大一些，无方法的持续学习性能就不好了
维度低的情况就根本不用弄FXM，弄了反而增加学习难度，效果比None都差。
SHUFFLE = False（一类一类学，且样本分布漂移），才能体现有优化方法与无优化方法的差别

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