要進一步提高NECHO v2在更複雜的缺失模式下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
增強數據擴增技術：除了隨機數據擦除外，可以引入更多的數據擴增技術，例如隨機噪聲添加、同義詞替換或句子重組等，這些方法可以幫助模型在面對不同的缺失模式時，學習到更具魯棒性的特徵表示。
多樣化缺失模式的模擬：在訓練過程中，模擬多種缺失模式的組合，並確保這些模式在訓練和驗證數據中均有出現。這樣可以使模型在面對真實世界中更複雜的缺失情況時，具備更好的適應性。
引入元學習：利用元學習技術，讓模型在多個任務上進行訓練，從而學習到如何快速適應新的缺失模式。這種方法可以幫助模型在面對未見過的缺失情況時，迅速調整其參數以提高預測準確性。
強化知識蒸餾的策略：在知識蒸餾過程中，設計更為精細的蒸餾策略，例如動態調整教師和學生之間的損失權重，根據學生模型的學習進度來調整蒸餾的強度，這樣可以促進更有效的知識轉移。