除了對抗性正則化，還有多種方法可以提高模擬器和解碼器的泛化能力：
Dropout技術：在訓練過程中隨機丟棄部分神經元，可以防止模型過擬合，從而提高其在未見數據上的表現。這種技術可以應用於模擬器和解碼器的隱藏層。
早停法：在訓練過程中監控驗證集的性能，當性能不再提升時停止訓練，這樣可以防止模型過擬合訓練數據。
正則化技術：使用L1或L2正則化來限制模型的複雜度，這樣可以促使模型學習到更簡單的特徵表示，從而提高泛化能力。
數據擴增：通過對訓練數據進行隨機變換（如旋轉、平移、縮放等），可以增加訓練樣本的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
知識蒸餾：將一個大型、複雜的模型（教師模型）的知識轉移到一個較小的模型（學生模型），這樣可以提高學生模型的性能，同時保持其計算效率。