지도 학습에 어려운 예시를 활용하여 자기지도 학습의 성능을 향상시키기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:
Subset Selection: 자기지도 학습에 가장 중요한 예시들을 식별하고 선택하여 모델을 학습하는 방법을 고려합니다. 이를 통해 모델이 핵심적인 정보를 더 효과적으로 학습할 수 있습니다.
Active Learning: 어려운 예시를 자동으로 식별하고 모델이 이러한 예시에 집중하여 학습하도록 유도하는 활성 학습 방법을 적용합니다.
Fine-tuning: 어려운 예시에 대한 모델의 성능을 개선하기 위해 자기지도 학습으로 얻은 특징을 활용하여 모델을 세밀하게 조정하고 최적화합니다.