設計更有效的自我監督輔助任務（SSL）可以通過以下幾個策略來實現。首先，多任務學習可以被引入，通過同時訓練多個相關任務來增強模型的泛化能力。例如，除了面部識別任務外，還可以設計輔助任務來預測面部特徵或情感狀態，這樣可以利用有限的標註數據來提高主任務的性能。其次，數據增強技術的應用也至關重要，通過隨機裁剪、旋轉、顏色變換等方式生成多樣化的訓練樣本，從而提高模型的魯棒性。此外，對比學習方法可以被用來最大化相似樣本之間的相似度，同時最小化不同樣本之間的距離，這樣可以在無需標註的情況下學習到有用的特徵表示。最後，掩碼自編碼器（Masked Autoencoders）技術的應用，可以通過隱藏部分輸入數據來強迫模型學習更深層次的特徵表示，從而在有限的標註數據下獲得更好的性能。