분리학습

분리(Disentanglement)는 주요 문제의 근본적인 구조를 서로 관련이 없는 부분으로 표현하여 데이터 효율적으로 다양한 작업을 해결하는 방법입니다. 이 접근 방식은 세계의 "변형 가능한" 속성을 식별하고 분리하여 모델의 일반화와 해석 능력을 향상시키고, 복잡한 시스템의 이해와 적용을 강화하는 것을 목표로 합니다.