要進一步探索數據信息矩陣（DIM）、葉層結構與知識轉移之間的關係，可以從以下幾個方面著手：
量化葉層結構的特徵：通過分析葉層的幾何特性，例如葉層的維度、形狀和分佈，來理解不同數據集之間的相似性。這可以幫助我們確定哪些葉層結構對於知識轉移最為有效。
建立葉層與模型性能的關聯：進行實驗以評估不同葉層結構對模型性能的影響，特別是在知識轉移任務中。可以通過比較在不同葉層上訓練的模型的準確性和泛化能力，來確定最佳的葉層結構。
探索DIM的特徵值與知識轉移的關聯：根據實驗結果，DIM的特徵值與模型在新數據集上的表現之間存在關聯。可以進一步研究特徵值的分佈如何影響知識轉移的效果，並尋找最佳的特徵值範圍以促進知識轉移。
跨數據集的葉層對比分析：對於不同的數據集，進行葉層結構的對比分析，特別是那些在知識轉移中表現良好的數據集。這可以幫助我們理解哪些特徵在不同數據集之間是共享的，從而提高知識轉移的效果。
結合其他幾何工具：利用信息幾何中的其他工具，如測地線和Ricci曲率，來進一步分析葉層結構的幾何性質，並探索這些性質如何影響知識轉移的過程。