他の正則化手法も、モデルプライバシーへの影響を持つ可能性があります。例えば、ドロップアウトや重み減衰などの一般的な正則化手法は、モデルの汎化能力を向上させることで有益ですが、逆転攻撃に対してどのような効果を持つかは未知数です。これらの正則化手法がモデル内部でエンコードされた情報や特徴量に与える影響を考慮する必要があります。また、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では画像間で共通するパターンや特徴を学習しやすくするBatch Normalization（BN）も注目されています。そのため、BNなど他の正則化手法も逆転攻撃への耐性やプライバシー保護に対して重要な役割を果たす可能性があると言えます。