是的，FullCert可以應用於其他更穩健的訓練算法，這可能會提高在訓練時間攻擊下的健壯性。以下是幾種可能的訓練算法及其優勢：
Adam優化器：Adam是一種自適應學習率的優化算法，能夠根據每個參數的歷史梯度自動調整學習率。這種方法可以提高收斂速度，並在面對擾動時提供更好的穩定性。
RMSprop：這是一種改進的隨機梯度下降方法，通過對每個參數的平方梯度進行指數衰減平均來調整學習率。這使得模型在訓練過程中能夠更好地適應不同的特徵擾動。
L-BFGS：這是一種準牛頓法，適合於小批量數據的優化。它能夠在每次迭代中考慮到全局信息，從而提高模型的穩定性和健壯性。
對抗性訓練：這種方法通過在訓練過程中引入對抗樣本來增強模型的健壯性。結合FullCert的證明過程，可以進一步提高模型對訓練時間攻擊的抵抗力。
增強學習算法：如Proximal Policy Optimization (PPO)等增強學習算法，能夠在不斷探索和利用的過程中，增強模型的健壯性，特別是在動態環境中。
通過將FullCert與這些更穩健的訓練算法結合，可以提高模型在面對訓練時間攻擊時的健壯性，並進一步增強其在實際應用中的可靠性。