データ拡張の強度とモデルの一般化性能の関係をさらに理解するためには、以下の実験や分析が有益であると考えられます。
異なるデータ拡張手法の比較: 現在の実験では、強いデータ拡張が一般化性能を向上させる傾向が見られました。さらに、異なる種類のデータ拡張手法（例：CutMix、Mixupなど）を使用して、一般化性能に与える影響を比較する実験を行うことが重要です。
データセットの多様性: 現在の実験では、ImageNet、CIFAR100などのデータセットが使用されましたが、他の異なる特性を持つデータセット（例：医療画像、自然言語処理のデータセットなど）を用いて実験を行うことで、一般化性能とデータ拡張の関係をより包括的に理解することができます。
ハイパーパラメータの調整: データ拡張の強度だけでなく、他のハイパーパラメータ（学習率、温度など）も変化させながら実験を行うことで、最適なモデルの一般化性能を達成するための最適な組み合わせを特定することが重要です。
これらの実験や分析を通じて、データ拡張の強度とモデルの一般化性能の関係をより深く理解し、最適なKD戦略の構築に役立てることができます。