어텐션 시프트
모델이 학습 과정에서 이미지의 핵심 대상(전경)이 아닌 무관한 배경 정보에 과도하게 집중하게 되는 현상이다. 이로 인해 모델의 판단 근거가 왜곡되어 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 원인이 된다.