테스트 시간 적응
학습 단계가 아닌 실제 추론(테스트) 단계에서 새로운 데이터 분포에 모델을 실시간으로 적응시키는 기법이다. 도메인 변화가 잦은 환경에서 모델의 성능을 유지하는 데 효과적이다.