教師モデルの訓練時に用いるランダムデータ消去の最適な設定方法は、データの特性やタスクの要求に応じて調整する必要があります。NECHO v2では、データ消去の確率を段階的に増加させるカリキュラム学習を採用しています。具体的には、初期のエポックでは低い消去確率（例えば0.0または0.1）を設定し、訓練が進むにつれて消去確率を高めていく方法です。このアプローチにより、モデルはまず簡単なサンプルに対して学習し、その後、より難易度の高いサンプルに適応することができます。最適な消去確率は、タスクの複雑さやデータの不完全性の程度に依存するため、実験的に調整し、モデルの性能を評価することが重要です。