LI 방법은 다양한 데이터 모달리티와 과제 유형에 적용할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다.
첫째, 다양한 데이터 모달리티에 LI 방법을 적용할 때는 각 데이터의 공통된 특징을 추출할 수 있는 공유 레이어와 각 데이터의 특성에 맞게 개인화된 레이어를 적절히 조정해야 합니다. 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 대해 공통된 특징을 추출하고 개인화된 특성을 학습할 수 있도록 설계된 네트워크 구조를 구성할 수 있습니다.
둘째, 다양한 과제 유형에 LI 방법을 적용할 때는 각 과제의 특성에 맞게 공유 레이어와 개인화된 레이어를 조정해야 합니다. 다중 과제 학습에서 공통된 특징을 추출하고 각 과제에 맞게 개인화된 특성을 학습할 수 있도록 네트워크를 구성할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 과제 유형에 대해 LI 방법을 적용하여 효율적인 학습을 진행할 수 있습니다.