HEATを他のパラメータ効率的転移学習手法と組み合わせることで、さらなる性能向上が期待されます。HEATは、多頭自己注意機構における冗長性を減少させることで、モデルの性能を向上させることができます。他の手法が異なる種類の冗長性を削減するのに対して、HEATは注意ヘッドを選択的に処理することで性能を向上させるため、これらの手法と組み合わせることで、より高い性能を実現できる可能性があります。