ACoRLの枠組みを拡張して、より効率的な多モデル融合手法を開発するためには以下のアプローチが考えられます。
ACoRLに新たな要素や機能を追加し、複数のモデル間での知識共有や相補的な学習をさらに最適化します。
異なるモデル間での情報伝達や学習の効率を向上させるために、新たな損失関数やモデルアーキテクチャを導入します。
ACoRLをさらに拡張して、異なるタスクやデータセットにおいても効果的な多モデル融合が可能となるような柔軟性を持たせます。
複数の実験や比較を通じて、拡張されたACoRL手法の性能や汎用性を評価し、従来の手法との比較を行います。