Scenario Boosting

모델이 반복적으로 틀리는 특정 시나리오 그룹을 찾아내고 해당 데이터의 비중을 높여 집중적으로 학습시키는 기법이다. 전체 데이터를 무작위로 학습하는 대신 취약한 시나리오를 우선적으로 해결함으로써 학습 효율과 안전성을 동시에 높인다.