블록별 가중치 병합
모델 전체에 동일한 가중치를 적용하는 대신, 신경망의 각 블록(층)마다 서로 다른 가중치를 부여하여 병합하는 방식이다. 특정 레이어의 특성만을 선택적으로 반영할 수 있어 정교한 튜닝이 가능하다.