하이퍼파라미터 변이
학습 과정에서 학습률이나 배치 크기 같은 설정값을 자율적으로 변경하며 최적의 성능을 찾는 기법이다. 유전 알고리즘과 유사하게 성능이 좋은 설정을 기반으로 새로운 조합을 생성하여 실험 효율을 높인다.