기존-신규 클래스 간 성능 절충
모델이 학습한 특정 클래스(Base)에 과적합되어 학습하지 않은 새로운 클래스(New)에 대한 인식 능력이 저하되는 현상이다. 효율적인 모델 적응을 위해서는 이 두 성능 사이의 균형을 맞추는 것이 필수적이다.