제안한 마스크 생성 모듈의 성능을 더 향상시키기 위한 방법으로는 다양한 접근 방식이 있을 수 있습니다.
더 복잡한 모델 구조: 마스크 생성 네트워크를 더 깊고 복잡하게 만들어서 더 정교한 마스킹 기준을 학습할 수 있습니다.
다양한 손실 함수: 다양한 손실 함수를 적용하여 마스크 생성 네트워크가 더 효과적으로 학습할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
앙상블 기법: 여러 개의 마스크 생성 네트워크를 앙상블하여 더 강력한 마스킹 기준을 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
자가 교사 학습(Self-supervised learning): 자가 교사 학습을 통해 마스크 생성 네트워크를 더 효율적으로 학습시킬 수 있습니다.