LaGTranが他の先行手法よりも優れた性能を示す理由はいくつかあります。まず、LaGTranは言語ガイダンスを活用することで、画像だけではなくテキスト情報からも学習し、ドメイン間のギャップを効果的に埋めることができます。このアプローチによって、豊富なセマンティック情報を持つテキストモダリティに基づいて転送される知識が向上し、困難なドメインシフトに対処できます。さらに、LaGTranは単純明快な設計でありながら非常に効率的であり、適切な文言データの利用によって高い精度向上が実現されています。
また、LaGTranは少量の文言データでも効果的な結果を出せる点も特筆すべきです。従来の方法や競合手法と比較してコストパフォーマンスが高く、容易に入手可能な文言監督データから大幅な改善を実現します。これらの要因からLaGTranは優れた性能を発揮し続けています。