除了利用目標模型的反饋信息，還有幾種方法可以幫助縮小不同模型之間的特徵表示差異：
特徵對齊技術：通過使用對抗性訓練或特徵對齊技術，將不同模型的特徵空間進行對齊。這可以通過設計損失函數來最小化不同模型之間的特徵距離，從而提高對抗樣本的轉移性。
知識蒸餾：利用知識蒸餾技術，將一個強大的教師模型的知識轉移到一個較弱的學生模型中。這樣可以幫助學生模型學習到更為穩健的特徵表示，從而縮小與其他模型之間的差距。
多模態融合：在模型訓練過程中，通過融合來自不同模態的特徵來增強模型的表現。這可以通過設計多模態網絡架構來實現，使得模型能夠更好地捕捉不同模態之間的關聯性。
自適應對抗樣本生成：根據不同模型的特徵表示，設計自適應的對抗樣本生成策略。這樣可以根據目標模型的特徵分佈，動態調整對抗樣本的生成過程，以提高其有效性。
集成學習：通過集成多個模型的預測結果，來提高整體的魯棒性和準確性。這樣可以減少單一模型的特徵表示差異對最終結果的影響。