受信機の特性の違いを軽減するための他の方法として、以下の手法が考えられます。
特性マッピング: 受信機ごとの特性を事前にマッピングし、その情報を活用してモデルを調整する方法です。受信機ごとの特性を正確に把握することで、適切な補正を行うことが可能です。
ドメイン適応: 受信機ごとのデータドメインの違いを考慮し、ドメイン適応アルゴリズムを使用してモデルを調整する方法です。受信機ごとのデータ分布の違いを補正することで、モデルの汎化性能を向上させることができます。
特性抽出: 受信機ごとの特性を抽出し、それを入力データに組み込むことで、モデルが受信機の影響をより適切に考慮できるようにする方法です。特性抽出によって、受信機ごとの違いをモデルが理解しやすくなります。
これらの手法は、提案手法と組み合わせることで、受信機の特性の違いをさらに効果的に軽減することができる可能性があります。