我现在有一些来自十个类别的1000个数据训练出的CNN模型，我获得了400个来自这十个类别的新数据，要利用DER方法的增量学习使用新数据使得模型的分类能力更强而不破坏其原本能力，以在原有测试集上拥有更高的准确率。请使用torch框架实现

好的，我理解你的问题了。你想使用DER方法来进行增量学习，以提高你的CNN模型的分类能力，同时避免破坏其原来的能力。你使用的是torch框架，这是目前非常流行的深度学习框架。我会为你提供一个简单的实现方案。

步骤1：准备数据集

首先，你需要将你的400个新数据添加到原来的训练数据集中。这样你将有1400个数据，来自十个类别。你需要划分出一个测试集和一个验证集的子集，以便能够评估你的模型。

步骤2：定义神经网络

接下来，你需要定义一个适合你的问题的CNN模型。这个模型应该能够处理十个类别的数据，输入大小为图像大小。你可以使用PyTorch提供的任何类型的网络架构，甚至可以自己定义。

步骤3：定义损失函数

你需要为你的问题定义一个合适的损失函数。你可以使用分类交叉熵损失函数，它可以测量模型预测和真实标签之间的差异。

步骤4：定义优化器

接下来，你需要定义一个优化器来更新你的模型的权重。你可以使用Adam或SGD等优化器，以最小化损失函数。

步骤5：增量学习

接下来，你可以使用DER方法来进行增量学习。这个方法的核心是在新的数据上训练模型，并尝试保持模型在旧数据集上的准确率。你可以采用以下步骤：

1.将旧训练数据集输入模型，计算它们的输出。

2.按照旧数据的顺序迭代新数据，防止顺序导致训练不收敛。

3.将每个新数据添加到旧数据集中，并用它们更新模型的权重。

4.在新数据上测试模型的性能。

5.在测试集上测试模型的性能。

重复以上步骤直至你满意为止。

步骤6：保存和部署模型

当你完成上述步骤后，你应该保存你的模型，并将其部署到生产环境中。你可以在训练过程中定期保存检查点，以便在需要时恢复训练。

在这里，我给出了一个很简单的增量学习实现方案。但如果你的问题比这更复杂，你可能需要进一步的研究和优化，以达到更好的分类精度和模型的鲁棒性。