提案手法であるVB-TTAと既存のTTAの拡張手法との比較は、提案手法の優位性を明確にするための有効なアプローチです。特に、重み付けの学習に関する既存の手法と比較することで、VB-TTAがどのように異なるかを示すことができます。既存の手法は、通常、固定された重みや単純な選択基準に基づいてデータ拡張を行いますが、VB-TTAはベイズ的な枠組みを用いて、各データ拡張手法の寄与を動的に評価し、最適な重みを学習します。このアプローチにより、ノイズの多いデータや不確実性の高い環境においても、より適切な予測を実現できる可能性があります。比較実験を通じて、VB-TTAが既存の手法に対してどのように性能向上をもたらすかを示すことで、その優位性をより明確にすることができるでしょう。