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주어진 훈련 데이터셋에 대해 평균 손실을 최소화하는 기계 학습의 표준 최적화 원칙이다. 이 방식은 훈련 데이터 내의 레이블과 상관관계가 있는 모든 특징을 학습하도록 강제하며, 이 과정에서 테스트 시점에 불필요한 노이즈(nuisance) 정보까지 모델이 인코딩하게 만드는 기하학적 사각지대를 형성한다.