除了水平翻转，以下几种等变换也可以用于自我一致性训练，以增强ADTRS模型的鲁棒性：
旋转：对输入图像进行随机旋转（如90度、180度、270度），可以帮助模型学习到图像在不同方向下的特征，从而提高其对旋转变换的鲁棒性。
缩放：通过对图像进行随机缩放，可以模拟不同的拍摄距离和视角，增强模型对图像大小变化的适应能力。
裁剪：随机裁剪图像的不同区域，帮助模型关注图像的局部特征，同时也能提高对图像内容变化的鲁棒性。
颜色变换：对图像进行颜色抖动（如亮度、对比度、饱和度的随机调整），可以增强模型对不同光照条件和色彩变化的适应能力。
仿射变换：应用仿射变换（如平移、倾斜等），可以帮助模型学习到图像在空间变换下的特征。
通过引入这些等变换，模型可以在训练过程中获得更丰富的特征表示，从而提高其在真实场景中的表现。