데이터의 분리된 요인을 효과적으로 활용하기 위한 다른 방법으로는 disentangled representation learning이 있습니다. 이는 데이터의 특징을 서로 독립적인 요인으로 분리하여 표현하는 방법으로, 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 활용할 수 있게 합니다. Disentangled representation learning은 데이터의 다양한 요인을 분리하여 모델이 더 효과적으로 학습하고 일반화할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 TTA에서 데이터의 다양한 특성을 더 잘 파악하고 활용할 수 있게 됩니다.