特徴量正規化以外にも、モデルの安定性を向上させるための手法はいくつか考えられます。まず、損失関数の設計においては、異常値に対するロバスト性を持つ損失関数（例えば、Huber損失やロバスト回帰手法）を採用することで、訓練中の不安定性を軽減することが可能です。また、最適化アルゴリズムの改良としては、AdamやRMSpropのような適応的学習率を持つ手法を使用することで、学習過程の安定性を向上させることができます。さらに、バッチ正規化やドロップアウトなどの手法を組み合わせることで、過学習を防ぎ、モデルの一般化能力を高めることも有効です。これらの手法を組み合わせることで、LiteVSR2のようなモデルの訓練をより安定させることができるでしょう。