他のマスキング手法を適用した場合、ViT4LPAの性能は異なる影響を受ける可能性があります。例えば、ランダムマスキングはモデルに対してランダムな情報欠落を提供し、モデルの汎化能力を向上させる可能性があります。一方、スパンマスキングは特定のパターンや連続性を保持しつつ情報を欠落させるため、モデルがより複雑な関係性を学習することができるかもしれません。適切なマスキング手法の選択は、ViT4LPAの性能向上に重要であり、タスクやデータセットに応じて最適なマスキング手法を選定することが重要です。