要進一步降低SMLE框架的計算成本，可以考慮以下幾個策略：
結合傳統對抗訓練：傳統的對抗訓練方法專注於生成對抗樣本以提高模型的魯棒性。將這一方法與SMLE框架結合，可以在訓練過程中引入對抗樣本，從而減少在投影階段所需的計算量。這樣，模型在面對潛在的對抗攻擊時，能夠更好地適應，並且在生成反例時，能夠利用對抗樣本的特性來簡化計算。
簡化反例生成問題：反例生成是SMLE框架中的一個關鍵步驟，通常涉及複雜的優化問題。通過引入啟發式方法或近似算法，可以有效地簡化這一過程。例如，使用基於梯度的方法來快速找到潛在的反例，而不是進行全面的搜索，這樣可以顯著降低計算成本。
優化模型架構：選擇更簡單的輔助模型（如常數或線性模型）來替代複雜的神經網絡，這樣可以減少計算負擔。此外，通過減少模型的參數數量或使用稀疏表示，也能進一步降低計算成本。