가소성 손실
신경망이 특정 작업에 과도하게 최적화되면서 새로운 데이터나 환경 변화로부터 학습하는 능력이 점진적으로 저하되는 현상입니다. 강화학습에서는 에이전트가 시간이 지날수록 새로운 경험을 수용하지 못하게 되어 장기적인 성능 저하를 초래하는 핵심적인 문제로 다뤄집니다.