특징 캐싱
딥러닝 모델의 추론 과정에서 중간 레이어의 계산 결과(특징값)를 메모리에 저장해 두었다가, 다음 단계에서 입력값이 크게 변하지 않았을 때 재사용하는 기술이다. 불필요한 중복 계산을 건너뛰어 전체 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있다.