Um die Leistung des CNN AE weiter zu verbessern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:
Hyperparameter-Optimierung: Durch die Feinabstimmung der Hyperparameter wie Lernrate, Anzahl der Filter und Schichten in den CNNs sowie der Gewichtungsfaktoren für die Verlustfunktionen könnte die Leistung des CNN AE optimiert werden.
Architekturoptimierung: Die Architektur des CNN AE könnte weiter optimiert werden, indem verschiedene Varianten mit unterschiedlichen Anzahlen von Filtern, Schichten und Verbindungen getestet werden, um die beste Konfiguration zu finden.
Feature Engineering: Die Einführung von zusätzlichen Merkmalen oder die Verwendung von fortgeschrittenen Techniken wie Residual Connections oder Attention Mechanisms könnte die Fähigkeit des CNN AE verbessern, relevante Informationen zu extrahieren.
Regularisierung: Die Implementierung von Regularisierungstechniken wie Dropout oder L2-Regularisierung könnte dazu beitragen, Overfitting zu reduzieren und die allgemeine Leistung des Modells zu verbessern.