要進一步提升FFGT在小分子數據集上的性能，可以考慮以下幾個策略：
優化焦點長度（Focal Length）：根據實驗結果，FFGT的焦點長度對於捕捉小分子中的局部結構至關重要。進一步的實驗可以針對不同的小分子數據集進行焦點長度的調整，以找到最佳的焦點長度，從而提高模型的表現。
引入更複雜的邊特徵：在FFGT中，邊特徵的使用對於捕捉分子結構的關鍵關係非常重要。可以考慮引入更多的邊特徵，例如化學鍵的類型、鍵的強度等，這些特徵能夠提供更豐富的結構信息，進一步提升模型的表現。
結合多種注意力機制：FFGT的注意力機制可以與其他先進的注意力機制結合，例如自適應注意力或多頭注意力，這樣可以在不同的層次上捕捉到更豐富的特徵，從而提升模型的表現。
增強數據增強技術：在小分子數據集上，數據增強技術可以幫助模型學習到更具泛化能力的特徵。可以考慮使用隨機擾動、結構變換等方法來增強訓練數據，從而提高模型的性能。
進行超參數調整：對於FFGT的超參數進行系統性的調整，例如學習率、批次大小等，這些都可能對模型的最終性能產生顯著影響。