假设您的任务是训练恶意软件分类模型，但问题是每周都会将新的恶意软件家族添加到该模型中。例如，出现了一个新的恶意软件家族，因此您收集了数千个样本，您需要将这个新类添加到您的分类模式并重新训练它，这可能每周都会发生。

那么对于这个问题，实现它的最佳方法是什么？（在 pytorch 或 tensorflow 中，没关系）

基本上，如果您想训练一个可以频繁添加新类的分类模型，那么实现模型、重新训练并添加新类的最优化方式是什么？（模型可以是森林之类的机器学习模型，也可以是深度模型，这对我来说也无所谓）