精製されていない学習不可能な例を率制約付き変分オートエンコーダを使って精製する

率制約付き変分オートエンコーダを使うことで、学習不可能な例に含まれる摂動を効果的に除去できる。さらに、クラス固有の埋め込みを使ったディスエンタングルメントにより、摂動を分離することができる。これらの洞察に基づいて提案した2段階の精製フレームワークにより、様々な学習不可能な例に対して高い精製性能を発揮する。