어려운 샘플 추출
모델이 학습하기 어려운 복잡하거나 희귀한 데이터를 우선적으로 선택하여 학습 효율을 높이는 전략이다. PoseDreamer에서는 모델이 예측하기 힘든 복잡한 포즈를 선별하여 데이터셋의 변별력을 강화한다.
