次元呪いから逃れるために他の手法やアプローチも考えられます。例えば、「局所最適解」へ収束する可能性を減らす方法や「フィーチャースケーリング」と呼ばれるデータ前処理手法を使用する方法等が挙げられます。「局所最適解」へ収束しないようランダム初期化や異なるハイパーパラメータ設定等で複数回学習し平均取ったり、「フィーチャースケーリング」では各変数間の尺度差異（単位系）調整し同じ尺度内へ揃えて学習精度向上します。