QuantTuneの外れ値駆動アプローチは、他の種類のニューラルネットワークにどのように適用できるでしょうか？
QuantTuneの外れ値駆動アプローチは、他の種類のニューラルネットワークにも適用可能です。この手法は、異常な活性化を調整することでダイナミックレンジを効果的に狭めるため、さまざまなタイプのニューラルネットワークでも同様に利用できます。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）など、他のアーキテクチャでも外れ値が精度低下や量子化エラーを引き起こす可能性があります。QuantTuneのアウトライドリブン損失関数をこれらのニューラルネットワークに組み込むことで、同様に精度向上や量子化後のパフォーマンス改善が期待されます。