Neben der Normalisierungsstatistik-Mischung gibt es verschiedene Techniken zur Merkmalsextraktion oder -manipulation, die die Generalisierungsfähigkeit von Vision-Transformern (ViTs) weiter verbessern könnten. Einige dieser Techniken sind:
Augmentation auf Token-Ebene: Ähnlich zur Stilisierung könnten auch andere Arten von Token-Level-Augmentationstechniken verwendet werden, um die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen und das Modell robuster gegenüber Domänenshifts zu machen.
Kontrastive Selbstüberwachung: Durch die Integration von Kontrastive-Selbstüberwachungsverfahren in das Training von ViTs könnten die Modelle lernen, semantisch bedeutungsvolle Merkmale zu extrahieren, die unabhängig von der Domäne sind.
Disentangled Representation Learning: Diese Technik zielt darauf ab, Merkmale zu trennen, die domänenspezifisch und domänenunabhängig sind. Durch die Implementierung von Disentangled Representation Learning könnte die ViT-Modellierung verbessert werden, um besser auf neue Domänen zu generalisieren.
Ensemble Learning: Durch die Kombination mehrerer ViT-Modelle, die auf verschiedenen Domänen trainiert wurden, könnte die Generalisierungsfähigkeit verbessert werden. Ensemble Learning ermöglicht es, die Stärken verschiedener Modelle zu nutzen und die Vorhersagen zu stabilisieren.