視覚的場所認識（VPR）の効率化に向けて、構造化プルーニング以外にもいくつかの手法が考えられます。まず、量子化（Quantization）があります。これは、モデルの重みや活性化を低ビット数で表現することで、メモリ使用量を削減し、計算速度を向上させる手法です。次に、知識蒸留（Knowledge Distillation）も有効です。これは、大きなモデル（教師モデル）から小さなモデル（生徒モデル）に知識を移すことで、精度を保ちながらモデルサイズを縮小する方法です。また、バイナリ化（Binarization）も考えられます。これは、重みを二値化することで、計算の効率を大幅に向上させる手法です。さらに、アーキテクチャの最適化（Architecture Optimization）も重要です。特に、軽量なネットワークアーキテクチャ（例：MobileNetやEfficientNet）を採用することで、計算資源の消費を抑えつつ、精度を維持することが可能です。これらの手法を組み合わせることで、VPRシステムの効率化を図ることができます。