Tree SAE는 희소 오토인코더(SAE)에서 계층적 특징 구조를 학습하기 위해 개발된 새로운 모델입니다. 기존 방식의 문제점을 해결하기 위해 활성화 및 재구성 제약을 결합하여 계층 간 기능적 연관성을 강화했습니다. 실험 결과, Tree SAE는 기존 SAE보다 계층적 쌍 학습에 뛰어나며 주요 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 보였습니다.