Neben der Datenfilterung gibt es verschiedene andere Ansätze zur Verbesserung visueller Repräsentationen durch Modifikationen am Lernprozess selbst. Ein solcher Ansatz könnte die Integration von Self-Supervised Learning-Techniken sein, bei denen das Modell aus den vorhandenen Daten lernt, ohne auf manuell annotierte Labels angewiesen zu sein. Durch die Implementierung von Self-Supervised Learning-Algorithmen können Modelle lernen, nützliche visuelle Merkmale zu extrahieren und Repräsentationen zu erzeugen, die für verschiedene Aufgaben relevant sind.
Ein weiterer Ansatz zur Verbesserung visueller Repräsentationen könnte die Verwendung von Generative Adversarial Networks (GANs) sein, um realistische Bildinhalte zu generieren und das Modell zu zwingen, robuste und vielseitige visuelle Merkmale zu erlernen. Durch die Kombination von GANs mit dem Lernprozess können Modelle in der Lage sein, bessere visuelle Repräsentationen zu erzeugen, die für Zero- und Few-Shot-Erkennungsaufgaben von Vorteil sind.
Darüber hinaus könnten Techniken wie Transfer Learning, Domain Adaptation und Meta-Learning eingesetzt werden, um die Fähigkeit von Modellen zur Generalisierung auf neue Datensätze und Szenarien zu verbessern. Durch die Anpassung des Lernprozesses an die spezifischen Anforderungen und Herausforderungen visueller Repräsentationen können ML-Modelle effektiver trainiert und optimiert werden.