要進一步提高TemSR在不同時間序列任務上的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
多樣化的數據集：在訓練過程中使用多樣化的時間序列數據集，涵蓋不同的應用場景和特徵，這樣可以幫助模型學習到更具泛化性的特徵，從而提高在未見數據上的表現。
增強學習策略：引入數據增強技術，例如隨機裁剪、時間扭曲或添加噪聲等，這些方法可以增加訓練數據的多樣性，幫助模型更好地適應不同的時間序列特徵。
跨域學習：在不同的時間序列任務之間進行跨域學習，通過共享知識和特徵來提高模型的泛化能力。這可以通過設計多任務學習框架來實現，讓模型同時學習多個相關任務。
自適應正則化：根據不同任務的特徵動態調整正則化策略，這樣可以在不同的時間序列任務中自動選擇最合適的正則化方法，從而提高模型的適應性。
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，這樣可以利用各個模型的優勢，進一步提高整體的泛化能力。