업사이클링
사전 학습된 모델의 가중치를 재사용하여 새로운 구조나 기능을 최소한의 추가 학습으로 이식하는 기법이다. 처음부터 학습하는 것보다 비용이 훨씬 저렴하며 기존 모델의 지식을 보존할 수 있다.