TRIMMER는 비디오 요약의 효율성과 일반화 성능을 높이기 위해 자체 지도 강화 학습 프레임워크를 제안합니다. 정보 이론 기반 보상 함수를 활용하여 시간적 의존성과 의미 구조를 효과적으로 포착하며, 기존 방식보다 계산 효율성을 개선했습니다. 표준 벤치마크 실험 결과, TRIMMER는 기존 자체 지도 방식보다 뛰어난 성능을 보이며, 지도 학습 방식과도 경쟁력을 입증했습니다.