안정성과 가소성의 균형을 달성하는 다른 방법으로 Elastic Weight Consolidation (EWC)이 있습니다. EWC는 이전 작업에서 학습한 중요한 매개변수를 보존하면서 새로운 작업을 수행할 때 플라스틱성을 유지하는 방법입니다. EWC는 Fisher 정보 행렬을 사용하여 각 매개변수의 중요도를 평가하고, 중요한 매개변수에 대해 더 강한 제약을 가하는 방식으로 안정성과 가소성을 조절합니다. 또한, 모델 파라미터 간의 상관 관계를 고려하여 중요한 매개변수를 보다 강조함으로써 안정성을 유지하면서 새로운 작업에 적응하는 방법도 있습니다.