為了進一步提高模型在預測稀有元素材料的介電張量方面的準確性，可以考慮以下幾個策略：
擴展訓練數據集：增加包含稀有元素的材料數據，特別是那些具有已知介電性質的結構。這可以通過合成新材料或利用現有的計算數據來實現，從而增強模型的學習能力。
增強特徵提取：利用更高階的特徵提取技術，從結構和組成中提取更多的潛在信息。例如，可以考慮使用更深層的圖神經網絡架構，或引入其他類型的特徵，如化學環境的局部性質。
多任務學習：通過多任務學習的方式，同時訓練模型預測多種材料性質（如電子和離子介電常數），以促進模型對稀有元素的理解。這樣可以利用不同性質之間的關聯性來提高預測準確性。
模型集成：使用模型集成技術，將多個不同架構的模型進行組合，以提高預測的穩定性和準確性。這可以通過加權平均或投票機制來實現。
不斷迭代的主動學習：實施主動學習策略，通過不斷選擇最具信息量的樣本進行標註和訓練，從而優化模型的學習過程，特別是在稀有元素的材料上。