CromSSの原理は、他のマルチモーダル学習手法にも応用可能です。例えば、ビジョン-言語モデルなどの異なるモーダリティからの情報を統合するタスクにおいて、CromSSのクロスモーダルサンプル選択手法は有効なアプローチとなる可能性があります。異なるモーダリティからの情報を統合する際に、各モーダリティの信頼性や一貫性を考慮することで、モデルの学習効率や性能を向上させることができます。そのため、CromSSの原理は、他のマルチモーダル学習手法にも適用可能であり、さまざまなリモートセンシングタスクにおいて有益な結果をもたらす可能性があります。