GRASPのサンプル選択ポリシーをさらに改善するためには、以下の方法が考えられます:
サンプルの多様性を考慮: GRASPは既存のポリシーと比較して効果的であることが示されていますが、サンプルの多様性をさらに考慮することで性能を向上させることができます。例えば、サンプルの特徴や分布に基づいて選択する方法を導入することが考えられます。
適応的なサンプル選択: GRASPは動的なサンプル選択ポリシーですが、さらに適応的な方法を導入することで、学習の進行に応じて最適なサンプルを選択する能力を向上させることができます。
モデルの特性に基づく選択: モデルの特性や学習の進行に応じて、サンプル選択ポリシーを調整する方法を検討することで、より効率的な学習が可能となるかもしれません。