在有監督或半監督的設置下，利用原子使用情況來指導字典學習可以通過以下方式實現：
標籤信息的整合：在有監督的情況下，可以利用標籤信息來指導原子的選擇和大小調整。對於標記為正常的樣本，可以增加其對應原子的大小，以便更好地捕捉這些樣本的特徵；而對於異常樣本，則可以減小其對應原子的大小。
原子使用頻率的計算：在半監督的設置中，可以計算每個原子在標記樣本和未標記樣本中的使用頻率。這樣可以幫助識別哪些原子對於正常樣本的表示更為重要，並根據這些信息調整原子的大小和形狀。
增強學習的應用：可以考慮使用增強學習的方法，根據原子的使用情況和重建誤差來動態調整字典。這樣的策略可以在訓練過程中不斷優化字典的結構，以提高模型的性能。
多任務學習的框架：在多任務學習的框架下，可以同時考慮多個任務的需求，根據不同任務的特徵來調整原子的使用情況，從而實現更好的字典學習效果。