확률적 가중치 평균
학습 과정 중 여러 지점의 가중치를 평균내어 최종 모델을 생성하는 기법이다. 손실 함수 평면에서 더 넓고 안정적인 최적점에 도달하게 하여 테스트 데이터에 대한 성능을 향상시킨다.