欠損ビューの回復に加えて、以下のアプローチを組み合わせることで、さらなる性能向上が期待できます。まず、アンサンブル学習を導入することで、複数のモデルの予測を統合し、全体の精度を向上させることが可能です。特に、異なるアーキテクチャやハイパーパラメータを持つモデルを組み合わせることで、モデルのバイアスを減少させ、より堅牢な予測を実現できます。
次に、転移学習を活用することで、他の関連するタスクから得られた知識を利用し、欠損データの回復や分類精度を向上させることができます。特に、事前に訓練されたモデルを用いることで、少ないデータでの学習を効率化し、モデルの一般化能力を高めることができます。
さらに、データ拡張技術を適用することで、訓練データの多様性を増やし、モデルの過学習を防ぐことができます。具体的には、欠損データを補完するための合成データを生成する手法や、既存のデータに対してノイズを加えることで、モデルのロバスト性を向上させることが可能です。