연구진은 테스트 시간 적응(TTA)에서 메모리 관리의 중요성을 강조하며, 기존 연구의 한계를 지적했어요. 다양한 테스트 스트림 환경에서 메모리 정책을 체계적으로 평가하는 벤치마크를 제시했습니다.
분석 결과, 메모리 내 다양성을 확보하는 것이 중요하며, 이를 위해 클래스별 균형과 특징 공간 내 다양성을 결합한 GOTTA라는 새로운 메모리 정책을 제안했어요.
GOTTA는 기존 버퍼를 대체하여 다양한 TTA 목표와 결합할 수 있으며, 제한된 메모리 환경과 비정상적인 데이터 스트림에서 성능을 향상시키는 것으로 나타났어요.