클래스 내 분산이 낮은 이미지를 제거하는 것 외에도 부정확한 의사 레이블 문제를 해결할 수 있는 다른 방법으로는 데이터 정제 및 라벨링 기술을 개선하는 것이 있습니다. 예를 들어, 더 정확한 라벨링을 위해 전문가의 도움을 받거나, 라벨링 오류를 자동으로 감지하고 수정하는 알고리즘을 도입할 수 있습니다. 또한, 앙상블 학습이나 확률적 모델링을 활용하여 부정확한 의사 레이블을 보완하고 모델의 학습을 안정화시킬 수 있습니다. 또한, 적절한 데이터 증강 기술을 활용하여 모델이 다양한 데이터에 민감하게 대응할 수 있도록 하는 것도 부정확한 의사 레이블 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.