NC-TTTはノイズコントラスティブ推定（NCE）を基にしており、ノイズの種類や付加方法が性能に影響を与える可能性があります。例えば、異なる種類のノイズ（例えば、ランダムなピクセル化、ジッタリング、または歪み）を導入することで、モデルがより多様な環境に適応できるようになるかもしれません。さらに、ノイズの強度や分布を調整することで、適応の効果を最適化することができるかもしれません。したがって、ノイズの種類や付加方法を変更することによって、NC-TTTの性能をさらに向上させる可能性があります。