지속적 대조 분산
에너지 기반 모델 학습 시 마르코프 연쇄의 상태를 유지하며 가중치를 업데이트하는 기법이다. 매 단계마다 연쇄를 초기화하지 않고 이전 상태를 활용하여 샘플링 효율과 학습 안정성을 높인다.