要將Approx-FIRAL擴展到更大規模的數據集，如全ImageNet，可以採取幾個策略。首先，進一步優化算法的並行性，利用更多的GPU資源來分散計算負擔，這樣可以顯著提高處理速度。其次，考慮使用分布式計算框架，如Apache Spark或Dask，來處理數據的分佈式存儲和計算，這樣可以有效管理大規模數據集的存取和計算。第三，針對特定的數據集特徵，調整Approx-FIRAL的超參數，例如增加Rademacher向量的數量或調整CG的收斂容差，以適應更複雜的數據結構。最後，進行特徵選擇或降維處理，以減少數據的維度，從而降低計算複雜度，這樣可以在不損失太多準確度的情況下提高算法的可擴展性。這些策略的結合將使Approx-FIRAL能夠有效地處理全ImageNet等大規模數據集。