ENACTをトランスフォーマーのデコーダ部分にも適用することで、さらなる性能向上が期待できる可能性があります。デコーダ部分では、オブジェクトクエリに基づいて情報を生成するため、エンコーダからの出力を効率的に利用することが重要です。デコーダにおいてもエントロピーに基づくクラスタリングを行うことで、重要な情報を持つクエリを強調し、無駄な計算を削減することができるでしょう。しかし、デコーダの入力が元々ガウスノイズであるため、クラスタリングの効果がどの程度有効かは慎重に評価する必要があります。デコーダにおける情報のクラスタリングが、クエリの学習にどのように影響するかを実験的に検証することが重要です。全体として、デコーダへの適用は新たな可能性を開く一方で、慎重なアプローチが求められるでしょう。