온라인 지속 학습에서 레이블 지연은 중요한 문제이며, 단순히 계산 자원을 늘리는 것만으로는 해결되지 않는다. 제안된 방법인 Importance Weighted Memory Sampling은 레이블 지연으로 인한 성능 저하를 효과적으로 극복할 수 있다.
