딥 액티브 러닝의 핵심 전략인 BAIT의 계산 효율성과 확장성을 높이기 위한 두 가지 근사화 방법을 제안하였다. 이를 통해 BAIT의 성능을 유지하면서도 계산 시간과 메모리 요구사항을 크게 줄일 수 있었다.
