深層学習において組成的一般化は主に以下の手法によって実現されます。
コンポーネントレイヤー: ネットワーク内部で各コンポーネント（部品）ごとに情報処理・表現変換する仕組み
再利用可能性: 学習済みコンポーネント（エンコーダ等）を別タスクでも再利用して新たな問題解決
メタラーニング: 少量データから高次元空間内で最適解探索
これら手法は既存知識・パラメトリック制約・推移性等から得られた情報を活かし、「新しく」見える問題へ柔軟かつ効率良く対応します。その際、「連接サポート」という条件下では限界までもって行動方針等取得可能です。「非連接サポート」時では限界値以上進展困難だったり精度低下傾向あります。