프랑켄머지
서로 다른 모델의 레이어를 임의로 잘라내어 이어 붙이는 방식으로 새로운 모델을 만드는 기법이다. 추가적인 학습 없이도 모델의 파라미터 수를 늘리거나 성능을 조정할 수 있는 실험적인 모델 병합 방법론 중 하나이다.