프레임 드롭아웃
비디오 학습 시 연속된 프레임 중 일부를 무작위로 제외하여 모델의 강건함을 높이는 규제 기법이다. 특정 프레임에 과도하게 의존하는 과적합을 방지하고, 데이터가 부족한 상황에서도 일반화 성능을 개선하는 데 기여한다.