葉層結構在其他機器學習問題中確實具有潛在的應用價值，具體包括：
生成模型：在生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）中，葉層結構可以幫助理解生成數據的潛在空間，並促進生成模型的訓練和優化。
異常檢測：葉層結構可以用來識別數據中的異常點，通過分析數據點在葉層中的位置，來判斷其是否屬於正常的數據分佈。
強化學習：在強化學習中，葉層結構可以用來描述狀態空間的結構，幫助代理在複雜環境中進行有效的探索和學習。
多任務學習：葉層結構可以用來捕捉不同任務之間的關聯性，通過共享葉層來促進多任務學習的效果。
數據可視化：葉層結構可以用於高維數據的可視化，幫助研究人員理解數據的內部結構和分佈特徵。
總之，葉層結構不僅在分類任務中具有重要意義，還在多種機器學習問題中展現出其潛在的應用價值，值得進一步探索和研究。