提案されたSOFIMは、他の大規模な学習タスクにおいても有効である可能性があります。SOFIMは、Fisher情報行列を正則化してニュートン法の更新方向を見つけることで収束速度を高める手法です。このアプローチはSGDやNewton法よりも収束速度が速く、同じ空間複雑さと時間複雑さを持ちます。したがって、大規模な学習タスクにおいてもSOFIMは優れたパフォーマンスを示す可能性があります。