ViTの計算量を削減するための他の手法として、モデルの蒸留（distillation）が考えられます。モデル蒸留は、大規模な元のモデル（教師モデル）から小さなモデル（生徒モデル）を学習させることで、計算量を削減しつつも性能を維持する手法です。教師モデルから生徒モデルに知識を転送することで、より効率的な推論が可能となります。また、モデルのプルーニングや量子化などのテクニックも計算量削減に有効な手法です。