隱式正則化技術可以透過調整優化算法的設計來應用於其他線性降維方法，如線性判別分析(LDA)和核主成分分析(KPCA)。在LDA中，目標是最大化類別之間的距離同時最小化類別內的距離。可以利用隱式正則化的思想，通過設計一種改進的梯度下降算法，來促進類別間的分離而不需要明確的正則化參數。例如，通過引入動量項和早期停止技術，可以在不依賴於超參數的情況下，促進模型的泛化能力。
對於KPCA，隱式正則化可以通過選擇合適的核函數和優化算法來實現。通過使用改進的梯度下降方法，並在每次迭代中引入噪聲或隨機性，可以促進低維嵌入的稀疏性和低秩結構，從而提高KPCA在高維數據上的表現。這樣的設計不僅能夠減少對超參數的依賴，還能提高算法的穩定性和計算效率。