강화 학습에서 표현 학습의 역할을 정량화하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있습니다. 먼저, 표현 학습의 성능은 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 데 얼마나 도움이 되는지를 측정할 수 있습니다. 이는 학습된 표현이 얼마나 효율적으로 환경의 상태를 나타내고, 이를 기반으로 최적의 행동을 선택하는 데 도움이 되는지를 평가하는 것을 의미합니다. 또한, 표현 학습의 성능은 학습된 표현이 환경의 복잡성을 얼마나 잘 다루는지에 따라 정량화될 수 있습니다. 더 복잡한 환경에서 더 효과적으로 작동하는 표현이 더 높은 성능을 보일 것입니다. 또한, 표현 학습의 성능은 학습 속도나 샘플 효율성과 같은 메타 지표를 사용하여 측정할 수도 있습니다. 이러한 지표들은 표현 학습이 강화 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 데 어떤 영향을 미치는지를 정량화하는 데 도움이 될 수 있습니다.