NAYER의 성능을 더 향상시키기 위해 추가적인 기술을 적용할 수 있습니다.
더 복잡한 모델 아키텍처: 더 깊거나 넓은 신경망을 사용하여 모델의 용량을 늘릴 수 있습니다. 이는 더 복잡한 패턴 및 관계를 학습하고 더 높은 성능을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
앙상블 학습: 여러 모델을 결합하여 예측을 개선하는 앙상블 학습 기술을 도입할 수 있습니다. 다양한 모델의 다양성을 활용하여 더 강력한 예측을 할 수 있습니다.
자가 교사 학습(Self-Supervised Learning): 데이터가 없는 상황에서도 모델이 스스로 학습하도록 하는 자가 교사 학습 기술을 도입할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 더 많은 지식을 습득하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.