HNNのアーキテクチャをさらに拡張し、解釈可能性を高めるためにはいくつかのアプローチが考えられます。例えば、HNNのモデルに解釈可能性を高めるための制約を追加することが考えられます。これにより、モデルの出力がどのように生成されるかをより明確に理解することができます。また、HNNの各層やニューロンの重要度を可視化する手法を導入することで、モデルの内部構造をより詳細に分析することが可能です。さらに、異なる入力変数の組み合わせに対するモデルの反応を調査することで、HNNの挙動をより深く理解することができます。これらのアプローチを組み合わせることで、HNNの解釈可能性を高める拡張が可能となります。