희소 학습은 모델의 OOD 신뢰성을 저하시키는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 알 수 없는 정보를 활용하여 모델의 가중치 공간 탐색을 효과적으로 안내하고, 알 수 있는 정보와 알 수 없는 정보 간의 혼동을 방지하는 새로운 희소 학습 방법을 제안한다.
