다른 심층 신경망 모델들 중에서는 EfficientNet, DenseNet, Xception, Inception 등이 피부암 영상 분류에 사용될 수 있습니다. 이러한 모델들은 다양한 구조와 특징 추출 방법을 가지고 있어서 ResNet101과 DAE와 비교하여 다른 성능을 보일 수 있습니다. 예를 들어, EfficientNet은 계산 효율성과 성능을 균형있게 유지하면서 효과적인 특징 추출을 제공할 수 있습니다. DenseNet은 밀집한 연결 구조를 통해 그래디언트 소실 문제를 해결하고 더 깊은 네트워크에서도 성능을 향상시킬 수 있습니다. Xception은 깊이별 분리 합성곱을 사용하여 네트워크의 파라미터 수를 줄이면서도 효과적인 특징 추출을 가능하게 합니다. 따라서 이러한 다른 심층 신경망 모델들을 ResNet101과 DAE와 비교하여 성능 측면에서 평가해볼 필요가 있습니다.