LI 방법의 공유 레이어와 개인화된 레이어의 최적 분할은 각 클라이언트 또는 과제의 특성에 따라 다를 수 있습니다. 일반적으로, 공유 레이어는 모든 클라이언트 또는 과제에서 공통적으로 사용되는 특징을 추출하는 역할을 합니다. 반면에 개인화된 레이어는 각 클라이언트 또는 과제의 특정 데이터에 대한 개인화된 특징을 학습합니다. 이를 고려하여, 공유 레이어와 개인화된 레이어를 적절히 분할하는 것이 중요합니다.
LI 방법을 적용할 때는 각 클라이언트 또는 과제의 데이터 특성을 고려하여 공유 레이어와 개인화된 레이어를 적절히 조정해야 합니다. 공유 레이어는 모든 클라이언트 또는 과제에서 공통적으로 필요한 특징을 추출하도록 설계되어야 하며, 개인화된 레이어는 각 클라이언트 또는 과제의 특정 데이터에 적합한 특징을 학습할 수 있도록 구성되어야 합니다. 이를 통해 LI 방법을 최적으로 활용할 수 있습니다.