データ拡張の強度を動的に調整する際のサンプルの難易度評価の精度を向上させるためには、以下のアプローチが考えられます。まず、モデルの出力に基づくエントロピーの計算をさらに洗練させることが重要です。具体的には、エントロピーの計算において、単純なソフトマックス出力だけでなく、モデルの内部表現や中間層の特徴マップを考慮することで、より詳細なサンプルの難易度を評価できる可能性があります。次に、アンサンブル学習を用いて複数のモデルの出力を組み合わせることで、各サンプルに対する予測の不確実性をより正確に捉えることができ、難易度評価の精度が向上するでしょう。また、自己教師あり学習やメタラーニングの手法を取り入れることで、モデルがサンプルの難易度を学習し、適応的に調整する能力を高めることも考えられます。これにより、データ拡張の強度をより効果的に調整できるようになります。