Um die Hierarchische Datenaugmentierung weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen über die Rauschverteilungen in den realen Spektrometersystemen genutzt werden. Zum Beispiel könnten spezifische Charakteristika des Rauschens, wie seine Verteilung, zeitliche oder spektrale Korrelationen, in die Generierung von synthetischen Daten einbezogen werden. Durch die Berücksichtigung dieser spezifischen Rauscheigenschaften könnten realistischere simulierten Daten erzeugt werden, die die tatsächlichen Bedingungen des Spektrometersystems besser widerspiegeln. Darüber hinaus könnten Informationen über das Rauschen in den realen Daten dazu verwendet werden, die Art und Intensität der Rauschstörungen in den synthetischen Daten zu steuern, um die Robustheit des Modells gegenüber verschiedenen Rauschquellen zu verbessern. Durch die Integration von detaillierten Informationen über die Rauschverteilungen in den realen Spektrometersystemen könnte die Hierarchische Datenaugmentierung weiter optimiert werden, um die Leistung und Zuverlässigkeit der Deep Learning-Modelle zu steigern.