어려운 부정 샘플
모델이 정답과 매우 유사하여 혼동하기 쉬운 오답 데이터를 의미합니다. 이를 통해 모델이 단순히 패턴을 외우는 것이 아니라 실제 논리적 차이를 구별하는지 엄격하게 평가할 수 있습니다.
