ノイズに頑健な損失関数の設計方法について、さらなる改善の余地があると考えられます。例えば、ノイズに対する敏感度を低減するために、より効果的な重み付けやサンプルの選択方法を導入することが考えられます。また、ノイズの影響を最小限に抑えるために、より高度なノイズ検出および修正手法を組み込むことも有効です。さらに、異なる種類のノイズに対して柔軟に対応できる損失関数の設計を検討することで、モデルの頑健性をさらに向上させることができるでしょう。