xMLP 모델의 아키텍처 설계 원리는 다른 DNN 모델 개발에도 적용될 수 있습니다. 먼저, xMLP의 구조에서 사용된 patch mixer 및 channel mixer 레이어와 같은 구성 요소는 다른 DNN 모델에도 적용할 수 있습니다. 이러한 구성 요소를 활용하여 다른 모델의 성능을 향상시키고 효율적인 학습을 도모할 수 있습니다. 또한, xMLP의 제곱 활성화 함수를 다른 모델에 적용하여 모델의 계산 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 방법론을 활용하여 다양한 응용 분야에 적합한 DNN 모델을 개발할 수 있으며, xMLP의 아키텍처 설계 원리는 이러한 모델 개발에 유용한 지침을 제공할 수 있습니다.