FAMT（頻率與注意力驅動的遮罩與丟棄策略）具有高度的通用性，理論上可以應用於其他自監督學習方法，包括對比學習。對比學習的核心在於通過將相似樣本拉近而將不相似樣本推遠來學習特徵表示。FAMT的自注意力機制可以幫助提取圖像中的關鍵語義信息，這對於生成高質量的正樣本和負樣本至關重要。通過將FAMT整合到對比學習框架中，可以利用其在遮罩和丟棄不重要區域的能力，進一步提高模型的學習效率和表示能力。因此，FAMT不僅限於遮罩圖像建模，還可以擴展到其他自監督學習方法中，以提升其性能。