要進一步提高神經網絡在銀河系遮蔽帶（Zone of Avoidance, ZoA）內的重建精度，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：通過生成更多的模擬數據來增強訓練集，特別是在ZoA區域。這可以通過改變模擬的參數或使用不同的模擬方法來實現，以便更好地捕捉在遮蔽帶內的結構特徵。
改進的網絡架構：探索更複雜的神經網絡架構，例如引入注意力機制或圖神經網絡（Graph Neural Networks），這些方法能夠更好地捕捉局部和全局特徵，從而提高在低數據密度區域的重建能力。
多模態學習：結合來自不同觀測數據源的信息，例如將銀河的光度信息與速度場數據結合，這樣可以提供更豐富的上下文信息，幫助神經網絡更準確地重建ZoA內的結構。
自適應損失函數：設計一個自適應的損失函數，專門針對ZoA區域的特徵進行加權，這樣可以使神經網絡在訓練過程中更加關注這些區域的重建精度。
後處理技術：在神經網絡重建結果之後，應用後處理技術，如平滑或正則化方法，以減少在ZoA內可能出現的噪聲和不準確性。