La detección de plagas en la agricultura enfrenta el desafío de adaptarse a nuevas especies de plagas mientras se preserva la capacidad de reconocer las ya aprendidas. Los enfoques tradicionales de ajuste fino del modelo a menudo resultan en un olvido catastrófico, donde la adquisición de nuevas clases afecta significativamente el rendimiento de reconocimiento de las existentes. Aunque se ha demostrado que la destilación del conocimiento mitiga eficazmente el olvido catastrófico, la investigación actual se centra predominantemente en la imitación de características, descuidando la extracción de información potencialmente valiosa de las respuestas.