為了提高深度校準方法的魯棒性，可以採取幾種策略。首先，增強數據集的多樣性和規模是關鍵，這可以通過生成合成數據來實現，這些數據能夠模擬不同的市場情境，包括極端情況和非平穩性。其次，應用正則化技術（如L1或L2正則化）和dropout層可以有效減少過擬合的風險，從而提高模型在面對噪聲時的穩定性。此外，使用集成學習方法（如隨機森林或梯度提升機）可以進一步增強模型的魯棒性，因為這些方法通過結合多個模型的預測來降低單一模型的偏差和方差。最後，對於真實市場數據中的噪聲，可以考慮使用抗噪聲的損失函數，這樣可以使模型在訓練過程中更好地適應不穩定的數據環境。