TDIP モデルの精度を向上させるためには、いくつかの工夫が考えられます。まず、より多くの訓練データを使用してモデルをトレーニングすることで汎化性能を向上させることが重要です。また、ハイパーパラメータの最適化やモデルアーキテクチャの調整によって性能を向上させることができます。さらに、異なるデータ拡張手法や損失関数の選択など、モデルの学習プロセスを改善することも効果的です。また、モデルの精度を向上させるためには、不確実性を考慮したモデルの拡張やアンサンブル学習の導入など、さまざまな手法を組み合わせることが重要です。