사전에 데이터 drift 유형을 알 수 없는 경우에는 Discrimination Head와 같은 방법을 활용하여 적절한 모델 블록을 선택할 수 있습니다. Discrimination Head는 데이터 자체의 특성을 기반으로 파라미터 또는 블록을 선택하는 방법으로, 학습 프로세스에 포함되지 않고 데이터의 특성을 기반으로 사전에 선택을 수행합니다. 예를 들어, 정보 이론이나 대조 학습과 같은 방법을 사용하여 데이터셋의 특성을 기반으로 학습 이전에 조정해야 할 파라미터 또는 블록을 선택할 수 있습니다. 이를 통해 모델 학습 과정에 추가 부담을 주지 않으면서도 데이터 drift 유형에 따라 적합한 블록을 선택할 수 있습니다.