Eine Technik beim Training von Klassifikatoren (z.B. in der Bilderkennung), bei der gezielt solche negativen Trainingsbeispiele ausgewählt werden, die vom Modell am ehesten fälschlicherweise als positiv klassifiziert würden, um die Unterscheidungsfähigkeit zu verbessern.