意味的損失以外に考えられる手法としては、例えば、知識ベースの人工ニューラルネットワーク（KBANN）や確率論理プログラミングフレームワークであるProbLogを活用する方法があります。KBANNは、命題論理の式をネットワーク構造内に直接表現し、トレーニング中にこれらの構造をトレーニングデータにより適応させることができます。また、ProbLogは確率論理プログラミングの枠組みを拡張し、不確実性注釈をニューラルネットワークから導出することが可能です。これらの手法は、深層学習モデルに論理的制約を組み込むための代替手段として有用です。