사후 편향 제거
이미 학습이 완료된 모델을 재학습시키지 않고, 모델의 출력값이나 중간 임베딩을 수정하여 편향을 완화하는 방식이다. 계산 비용이 매우 저렴하며 기존 모델의 가중치를 고정시킨 채로 적용할 수 있어 실무적 활용도가 높다.