要進一步提高STT系列模型在視覺任務上的性能，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集：通過使用數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉、翻轉和顏色變換等，來擴大訓練數據集的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
多模態融合：將STT系列模型與其他模態（如文本或音頻）進行融合，利用多模態信息來增強模型的表現。例如，在圖像標註任務中，結合圖像和相應的文本描述，可以提高模型的理解能力。
超參數調整：通過系統性地調整模型的超參數，如學習率、批量大小和正則化參數，來尋找最佳的訓練配置，從而提升模型的性能。
結構改進：探索不同的STT變體，如混合使用不同的合成器（如隨機合成器和密集合成器），以便在不同的特徵維度上進行更有效的自注意力計算。
模型集成：將多個STT系列模型進行集成，通過投票或加權平均的方式來提高最終預測的準確性，這樣可以充分利用不同模型的優勢。