주어진 컨텍스트에서 다른 접근 방식으로는 모델 스티칭을 사용하는 것이 있습니다. 모델 스티칭은 이미 훈련된 신경망을 재조합하여 새로운 후손 신경망을 생성하는 방법입니다. 이를 통해 훈련을 다시 진행하지 않고도 다양한 후손 신경망을 만들 수 있습니다. 이러한 방식은 전이 학습의 이점을 활용하면서 새로운 성능과 계산 비용 사이의 새로운 교환을 찾을 수 있습니다.