SATA方法的設計使其能夠與其他增強ViT穩健性的方法相結合，例如patch增強和對比學習。這些方法各自針對不同的問題進行優化，SATA則專注於標記特徵的空間自相關性。通過將SATA與patch增強結合，可以在處理不同的圖像變形和噪聲時，進一步提高模型的穩健性。對比學習則可以幫助模型學習更具區分性的特徵，當與SATA結合時，模型能夠在更高的特徵維度上進行學習，從而提升整體性能。這種多方法的結合不僅能提高模型的準確性，還能增強其對各種擾動的抵抗力，從而在多種視覺任務中表現出色。