데이터 부족 상황에서 MIL 성능을 향상시키는 다른 방법으로는 증강 학습, 전이 학습, 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용한 데이터 생성 등이 있습니다. 증강 학습은 기존 데이터를 변형하거나 확장하여 데이터의 다양성을 높이는 방법으로, MIL 모델이 더 다양한 데이터를 학습할 수 있도록 돕습니다. 전이 학습은 한 도메인에서 학습한 지식을 다른 도메인으로 전이하여 데이터 부족 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한, GAN을 활용한 데이터 생성은 실제와 유사한 가짜 데이터를 생성하여 모델의 학습 데이터를 보완하는 데 효과적일 수 있습니다. 이러한 방법들은 데이터 부족 상황에서 MIL 모델의 성능을 향상시키는 데 유용한 대안이 될 수 있습니다.