本手法は画像キャプショニングタスクにも応用可能ですが、その際にはいくつかの拡張が必要になります。まず、画像キャプショニングタスクでは、画像とキャプションの関連性をより深く理解するために、画像の特徴抽出や自然言語処理モデルの適用を強化する必要があります。また、画像キャプショニングでは、キャプション生成のためのモデルやアルゴリズムを適切に選択し、トレーニングデータの品質や多様性にも注意する必要があります。さらに、画像キャプショニングタスクでは、キャプションの生成過程や評価指標の選定において、本手法を適切に適用するための調整や最適化が必要となるでしょう。これらの拡張を行うことで、本手法を画像キャプショニングタスクに効果的に適用することが可能となります。