SANは特徴調整と次の層のパラメータ調整を明示的に行うことで、層間の相互作用を強化していますが、他の方法でも層間の相互作用を捉えることは可能です。例えば、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いることで、層間の関係をノードとエッジの構造で表現し、情報の流れをより柔軟にモデル化することができます。また、注意機構を活用することで、各層の出力が他の層に与える影響を動的に調整することも考えられます。さらに、メタラーニングのアプローチを取り入れることで、モデルが異なるタスクに対して迅速に適応できるようにすることも可能です。これにより、層間の相互作用をより深く理解し、モデル全体の性能を向上させることができるでしょう。