연구진은 다중 클래스 교정의 어려움을 해결하기 위해 새로운 방법 'Divide et Calibra'를 제안했어요. 이 방법은 벡터 양자화(VQ)를 활용하여 표현 공간을 구조적으로 분할하고, 지역별 교정 지도를 구축해요.
기존 방식의 한계를 극복하기 위해, 공유된 코드워드 의존적인 요소를 활용하여 지역별 교정 지도를 구성하며, 이는 희소한 영역에서도 잘 일반화돼요.
벤치마크 데이터셋 실험 결과, 로컬 교정 성능이 향상되었고, 글로벌 교정 및 예측 성능도 경쟁력 있는 수준을 유지했어요.