攤銷主動學習（Amortized Active Learning, AL）方法可以通過幾個步驟擴展到其他類型的模型，例如深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNN）。首先，需確定一個合適的神經網絡架構，該架構能夠有效地捕捉數據的特徵並進行預測。接著，可以利用類似於本文中所描述的模擬過程，生成多個不同的函數樣本，並在這些樣本上進行主動學習的模擬。這樣，NN政策可以在多樣化的函數特徵上進行訓練，從而提高其泛化能力。
此外，為了適應深度神經網絡的特性，可以考慮使用更複雜的損失函數，例如基於對抗性學習的損失，來增強模型對於不同數據分佈的適應性。最後，通過在不同的數據集上進行交叉驗證，確保所訓練的NN政策能夠在實際應用中有效地選擇數據點，從而實現高效的主動學習。