この記事で提案された手法は、DPMsを活用してアンサンブル多様性を通じてショートカットバイアスを軽減するものですが、同様の手法は他の分野や応用にも有益な可能性があります。例えば、画像生成やデータ拡張といった領域では、DPMsを使用して新しいデータポイントを合成することで、既存のデータセットを拡張したり偏りを補正したりすることができます。これにより、モデルの汎化能力やロバストさが向上し、未知の状況への適応力も高まる可能性があります。
また、異常検知や予測モデリングなどの分野でも同様に利用されるかもしれません。DPMsは特定パターンやトレンドだけでなく、より広範囲な情報源から学習した特徴表現を生成するため、異常値や未知クラスへの対処能力が向上します。これによって精度向上や信頼性確保などさまざまな課題に対処できる可能性が考えられます。