為了提高Explicd的分類性能，可以考慮以下幾種設計更精細的視覺概念學習方法：
多層次視覺概念表示：引入多層次的視覺概念表示，將圖像特徵分為低層次（如邊緣、顏色）和高層次（如形狀、結構）特徵，並針對不同層次的特徵設計相應的學習策略。
增強對比學習：在視覺概念學習中，使用增強對比學習方法，通過生成不同的圖像增強版本來提高模型對視覺特徵的敏感性，從而增強模型的分類能力。
自適應權重調整：根據不同診斷標準的特徵重要性，自適應地調整視覺概念學習中的權重，確保模型在分類時能夠更好地聚焦於關鍵特徵。
結合注意力機制：在視覺概念學習中引入注意力機制，讓模型能夠自動識別和強調圖像中最具診斷意義的區域，從而提高分類的準確性。
多任務學習：設計多任務學習框架，讓模型同時學習多個相關任務（如分類和分割），通過共享特徵來提高整體性能。