LDTR의 성능을 더 향상시키기 위해 추가적인 기술적 접근이 가능합니다. 예를 들어, LDTR의 학습 속도와 정확도를 향상시키기 위해 더 많은 데이터를 사용하거나 데이터 증강 기술을 도입할 수 있습니다. 또한, LDTR의 네트워크 구조를 최적화하거나 하이퍼파라미터를 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 더 나아가, LDTR의 앵커 체인 표현이나 멀티 참조 변형 주의 메커니즘을 더욱 세밀하게 조정하거나 개선함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.