過剰パラメータ化されたモデルの校正を改善するための他の手法には、Bayesian Neural Networks（BNNs）やDeep Ensemblesなどがあります。BNNsでは、ニューラルネットワークのいくつかまたはすべてのパラメータに事前分布を置き、これらのパラメータの事後分布を近似します。Deep Ensemblesでは、複数のモデルを組み合わせて予測の不確実性を推定します。これらの手法は、モデルの不確実性を適切にキャプチャすることで、過剰パラメータ化による校正の問題を改善することができます。