CerviXpertの分類精度を向上させるためには、データ拡張と構造最適化の両方が重要です。データ拡張の手法としては、画像の回転、平行移動、スケーリング、反転、色調の変更などが考えられます。これにより、モデルはより多様なデータに対して頑健性を持つようになり、過学習を防ぐことができます。また、合成データ生成技術を用いて、特に少数派のクラスに対するデータを増やすことも有効です。構造最適化に関しては、CerviXpertのアーキテクチャを見直し、層の数やフィルタのサイズを調整することで、モデルの表現力を高めることができます。さらに、ハイパーパラメータの最適化や、異なるアクティベーション関数の試行も精度向上に寄与するでしょう。これらの手法を組み合わせることで、CerviXpertの分類精度をさらに向上させることが可能です。