要進一步提升DEFT在真實世界噪音標籤數據集上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：通過擴展訓練數據集的多樣性，特別是針對特定應用場景的數據，來提高模型的泛化能力。這可以通過數據增強技術來實現，例如隨機裁剪、旋轉、顏色變換等，從而使模型能夠更好地適應不同的噪音模式。
改進噪音檢測機制：在DEFT的噪音標籤檢測階段，可以引入更複雜的機器學習算法來優化正負提示的學習過程。例如，使用集成學習方法來結合多個模型的預測結果，從而提高噪音檢測的準確性。
自適應學習率調整：在模型訓練過程中，根據模型在驗證集上的表現動態調整學習率，這樣可以在訓練初期快速收斂，而在後期則能夠更細緻地調整模型參數，從而提高最終的分類性能。
引入外部知識：利用外部知識庫或先前的知識來輔助模型的訓練，特別是在標籤噪音較高的情況下，這可以幫助模型更好地理解數據的上下文，從而提高噪音標籤的檢測和分類的準確性。
多模態融合：考慮將其他模態的數據（如音頻或文本）與圖像數據結合，通過多模態學習來增強模型的表現。這樣可以利用不同模態之間的互補信息，進一步提高對噪音標籤的抵抗力。