要進一步提高StochCA在不同任務和數據集上的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
多樣化的數據增強：在訓練過程中，應用更為多樣化的數據增強技術，例如隨機裁剪、顏色變換、旋轉等，這樣可以幫助模型學習到更具魯棒性的特徵，從而提高其在不同數據集上的泛化能力。
自適應的跨注意力機制：設計一種自適應的機制，根據當前任務的特性和數據集的分佈動態調整跨注意力的使用概率。這樣可以使模型在面對不同的任務時，能夠靈活地選擇最合適的知識來源。
集成學習：將StochCA與其他先進的模型結合，形成集成學習框架。通過集成多個模型的預測結果，可以進一步提高整體的性能和穩定性，特別是在面對多樣化的數據集時。
跨領域的知識轉移：探索如何將StochCA應用於不同領域的預訓練模型，通過跨領域的知識轉移來增強模型的泛化能力。例如，將在圖像領域學到的知識應用於文本或音頻領域。
強化學習的應用：考慮將強化學習的思想引入到StochCA中，通過獎勵機制來引導模型在微調過程中選擇最有效的特徵和注意力機制，從而提高其在不同任務上的表現。