Eine alternative Einstellung der Zielverteilung könnte effektiver sein, wenn sie die spezifischen Anforderungen der logischen Constraints besser berücksichtigt. Zum Beispiel könnte die Verwendung einer anderen Verteilungsfunktion anstelle der Dirac-Delta-Verteilung die Modellierung der logischen Constraints verbessern. Eine maßgeschneiderte Verteilungsfunktion, die die Struktur und Komplexität der logischen Constraints berücksichtigt, könnte dazu beitragen, dass das Modell die Constraints genauer erfüllt und interpretiert. Es ist wichtig, verschiedene Ansätze zur Modellierung der Zielverteilung zu erforschen, um die Effektivität der Integration von logischen Constraints in das Deep Learning weiter zu verbessern.